<!DOCTYPE html>
<html lang="en-US">
  <head>
    <meta charset="utf-8">
    <meta name="viewport" content="width=device-width,initial-scale=1">
    <title>2020年8月归档 | 小熊的技术文档</title>
    <meta name="generator" content="VuePress 1.8.2">
    <link rel="icon" href="/fav.ico">
    <link rel="stylesheet" href="/css/katex.min.css">
    <link rel="stylesheet" href="/css/github-markdown.min.css">
    <meta name="description" content="衣带渐宽终不悔，为伊消得人憔悴">
    
    <link rel="preload" href="/assets/css/0.styles.e6449353.css" as="style"><link rel="preload" href="/assets/js/app.9e067b79.js" as="script"><link rel="preload" href="/assets/js/2.983eb755.js" as="script"><link rel="preload" href="/assets/js/46.883caa71.js" as="script"><link rel="prefetch" href="/assets/js/10.79548333.js"><link rel="prefetch" href="/assets/js/11.31600f80.js"><link rel="prefetch" href="/assets/js/12.62bd3528.js"><link rel="prefetch" href="/assets/js/13.de8b1ace.js"><link rel="prefetch" href="/assets/js/14.f5db1e75.js"><link rel="prefetch" href="/assets/js/15.bf827d4d.js"><link rel="prefetch" href="/assets/js/16.cc9a1a73.js"><link rel="prefetch" href="/assets/js/17.2cfaefeb.js"><link rel="prefetch" href="/assets/js/18.3af7782b.js"><link rel="prefetch" href="/assets/js/19.639f7e7b.js"><link rel="prefetch" href="/assets/js/20.dc862f59.js"><link rel="prefetch" href="/assets/js/21.916e1685.js"><link rel="prefetch" href="/assets/js/22.d7a955f4.js"><link rel="prefetch" href="/assets/js/23.078391ef.js"><link rel="prefetch" href="/assets/js/24.bb460a5a.js"><link rel="prefetch" href="/assets/js/25.d69f2326.js"><link rel="prefetch" href="/assets/js/26.6da7ea48.js"><link rel="prefetch" href="/assets/js/27.82e23d91.js"><link rel="prefetch" href="/assets/js/28.9073bbec.js"><link rel="prefetch" href="/assets/js/29.639259a4.js"><link rel="prefetch" href="/assets/js/3.e594e5b2.js"><link rel="prefetch" href="/assets/js/30.b49c622d.js"><link rel="prefetch" href="/assets/js/31.92f6c8b3.js"><link rel="prefetch" href="/assets/js/32.42419088.js"><link rel="prefetch" href="/assets/js/33.c82e2ab8.js"><link rel="prefetch" href="/assets/js/34.381de37e.js"><link rel="prefetch" href="/assets/js/35.5e86d478.js"><link rel="prefetch" href="/assets/js/36.31f218ce.js"><link rel="prefetch" href="/assets/js/37.0d287b3f.js"><link rel="prefetch" href="/assets/js/38.1324cf44.js"><link rel="prefetch" href="/assets/js/39.de6bdb51.js"><link rel="prefetch" href="/assets/js/4.440c4dd9.js"><link rel="prefetch" href="/assets/js/40.a22c9c27.js"><link rel="prefetch" href="/assets/js/41.4637d617.js"><link rel="prefetch" href="/assets/js/42.db815e2b.js"><link rel="prefetch" href="/assets/js/43.f0955a92.js"><link rel="prefetch" href="/assets/js/44.7d5faddf.js"><link rel="prefetch" href="/assets/js/45.a88ffc33.js"><link rel="prefetch" href="/assets/js/47.6f2cfd60.js"><link rel="prefetch" href="/assets/js/48.ea25654e.js"><link rel="prefetch" href="/assets/js/49.f38c23a0.js"><link rel="prefetch" href="/assets/js/5.e8844f36.js"><link rel="prefetch" href="/assets/js/50.e03dd8e9.js"><link rel="prefetch" href="/assets/js/51.f6160d52.js"><link rel="prefetch" href="/assets/js/52.4daa8322.js"><link rel="prefetch" href="/assets/js/53.b30992e9.js"><link rel="prefetch" href="/assets/js/54.209f17e1.js"><link rel="prefetch" href="/assets/js/55.4f1dd95b.js"><link rel="prefetch" href="/assets/js/56.147ea3e8.js"><link rel="prefetch" href="/assets/js/57.5823e0e2.js"><link rel="prefetch" href="/assets/js/58.772320f9.js"><link rel="prefetch" href="/assets/js/59.5ab55a80.js"><link rel="prefetch" href="/assets/js/6.54e1cc95.js"><link rel="prefetch" href="/assets/js/60.b47b75bb.js"><link rel="prefetch" href="/assets/js/61.0cd5a012.js"><link rel="prefetch" href="/assets/js/62.35eb5453.js"><link rel="prefetch" href="/assets/js/63.d31f2118.js"><link rel="prefetch" href="/assets/js/64.03d35d7c.js"><link rel="prefetch" href="/assets/js/65.8bdc633f.js"><link rel="prefetch" href="/assets/js/66.dbbe8867.js"><link rel="prefetch" href="/assets/js/67.228613b5.js"><link rel="prefetch" href="/assets/js/68.d10a2687.js"><link rel="prefetch" href="/assets/js/69.7903847f.js"><link rel="prefetch" href="/assets/js/7.f5ab00eb.js"><link rel="prefetch" href="/assets/js/70.11ee4e27.js"><link rel="prefetch" href="/assets/js/8.95b39934.js"><link rel="prefetch" href="/assets/js/9.26cfd48c.js">
    <link rel="stylesheet" href="/assets/css/0.styles.e6449353.css">
  </head>
  <body>
    <div id="app" data-server-rendered="true"><div class="theme-container"><header class="navbar"><div class="sidebar-button"><svg xmlns="http://www.w3.org/2000/svg" aria-hidden="true" role="img" viewBox="0 0 448 512" class="icon"><path fill="currentColor" d="M436 124H12c-6.627 0-12-5.373-12-12V80c0-6.627 5.373-12 12-12h424c6.627 0 12 5.373 12 12v32c0 6.627-5.373 12-12 12zm0 160H12c-6.627 0-12-5.373-12-12v-32c0-6.627 5.373-12 12-12h424c6.627 0 12 5.373 12 12v32c0 6.627-5.373 12-12 12zm0 160H12c-6.627 0-12-5.373-12-12v-32c0-6.627 5.373-12 12-12h424c6.627 0 12 5.373 12 12v32c0 6.627-5.373 12-12 12z"></path></svg></div> <a href="/" class="home-link router-link-active"><!----> <span class="site-name">小熊的技术文档</span></a> <div class="links"><div class="search-box"><input aria-label="Search" autocomplete="off" spellcheck="false" value=""> <!----></div> <nav class="nav-links can-hide"><div class="nav-item"><a href="/front-end/" class="nav-link">
  🎨前端
</a></div><div class="nav-item"><a href="/back-end/" class="nav-link">
  💻后端
</a></div><div class="nav-item"><a href="/practice/" class="nav-link">
  🚀实战
</a></div><div class="nav-item"><a href="/office/" class="nav-link">
  🏢办公
</a></div><div class="nav-item"><a href="/general/" class="nav-link">
  🍓通用
</a></div><div class="nav-item"><a href="/paper/" class="nav-link router-link-active">
  🐸论文
</a></div><div class="nav-item"><a href="/general/fast.html" class="nav-link">
  ⚡快速笔记
</a></div><div class="nav-item"><div class="dropdown-wrapper"><button type="button" aria-label="🦉近期重点" class="dropdown-title"><span class="title">🦉近期重点</span> <span class="arrow down"></span></button> <button type="button" aria-label="🦉近期重点" class="mobile-dropdown-title"><span class="title">🦉近期重点</span> <span class="arrow right"></span></button> <ul class="nav-dropdown" style="display:none;"><li class="dropdown-item"><!----> <a href="/back-end/python.html" class="nav-link">
  🐇python常用模块
</a></li><li class="dropdown-item"><!----> <a href="/practice/zrender.html" class="nav-link">
  🌹zrender源码解析
</a></li></ul></div></div><div class="nav-item"><div class="dropdown-wrapper"><button type="button" aria-label="⭐️资源" class="dropdown-title"><span class="title">⭐️资源</span> <span class="arrow down"></span></button> <button type="button" aria-label="⭐️资源" class="mobile-dropdown-title"><span class="title">⭐️资源</span> <span class="arrow right"></span></button> <ul class="nav-dropdown" style="display:none;"><li class="dropdown-item"><!----> <a href="https://www.birdiesearch.com/" target="_blank" rel="noopener noreferrer" class="nav-link external">
  小鸟搜索
  <span><svg xmlns="http://www.w3.org/2000/svg" aria-hidden="true" focusable="false" x="0px" y="0px" viewBox="0 0 100 100" width="15" height="15" class="icon outbound"><path fill="currentColor" d="M18.8,85.1h56l0,0c2.2,0,4-1.8,4-4v-32h-8v28h-48v-48h28v-8h-32l0,0c-2.2,0-4,1.8-4,4v56C14.8,83.3,16.6,85.1,18.8,85.1z"></path> <polygon fill="currentColor" points="45.7,48.7 51.3,54.3 77.2,28.5 77.2,37.2 85.2,37.2 85.2,14.9 62.8,14.9 62.8,22.9 71.5,22.9"></polygon></svg> <span class="sr-only">(opens new window)</span></span></a></li><li class="dropdown-item"><!----> <a href="https://salttiger.com/" target="_blank" rel="noopener noreferrer" class="nav-link external">
  每天一本编程书
  <span><svg xmlns="http://www.w3.org/2000/svg" aria-hidden="true" focusable="false" x="0px" y="0px" viewBox="0 0 100 100" width="15" height="15" class="icon outbound"><path fill="currentColor" d="M18.8,85.1h56l0,0c2.2,0,4-1.8,4-4v-32h-8v28h-48v-48h28v-8h-32l0,0c-2.2,0-4,1.8-4,4v56C14.8,83.3,16.6,85.1,18.8,85.1z"></path> <polygon fill="currentColor" points="45.7,48.7 51.3,54.3 77.2,28.5 77.2,37.2 85.2,37.2 85.2,14.9 62.8,14.9 62.8,22.9 71.5,22.9"></polygon></svg> <span class="sr-only">(opens new window)</span></span></a></li><li class="dropdown-item"><!----> <a href="https://gitee.com/docmirror/dev-sidecar" target="_blank" rel="noopener noreferrer" class="nav-link external">
  开发者边车
  <span><svg xmlns="http://www.w3.org/2000/svg" aria-hidden="true" focusable="false" x="0px" y="0px" viewBox="0 0 100 100" width="15" height="15" class="icon outbound"><path fill="currentColor" d="M18.8,85.1h56l0,0c2.2,0,4-1.8,4-4v-32h-8v28h-48v-48h28v-8h-32l0,0c-2.2,0-4,1.8-4,4v56C14.8,83.3,16.6,85.1,18.8,85.1z"></path> <polygon fill="currentColor" points="45.7,48.7 51.3,54.3 77.2,28.5 77.2,37.2 85.2,37.2 85.2,14.9 62.8,14.9 62.8,22.9 71.5,22.9"></polygon></svg> <span class="sr-only">(opens new window)</span></span></a></li></ul></div></div> <!----></nav></div></header> <div class="sidebar-mask"></div> <aside class="sidebar"><nav class="nav-links"><div class="nav-item"><a href="/front-end/" class="nav-link">
  🎨前端
</a></div><div class="nav-item"><a href="/back-end/" class="nav-link">
  💻后端
</a></div><div class="nav-item"><a href="/practice/" class="nav-link">
  🚀实战
</a></div><div class="nav-item"><a href="/office/" class="nav-link">
  🏢办公
</a></div><div class="nav-item"><a href="/general/" class="nav-link">
  🍓通用
</a></div><div class="nav-item"><a href="/paper/" class="nav-link router-link-active">
  🐸论文
</a></div><div class="nav-item"><a href="/general/fast.html" class="nav-link">
  ⚡快速笔记
</a></div><div class="nav-item"><div class="dropdown-wrapper"><button type="button" aria-label="🦉近期重点" class="dropdown-title"><span class="title">🦉近期重点</span> <span class="arrow down"></span></button> <button type="button" aria-label="🦉近期重点" class="mobile-dropdown-title"><span class="title">🦉近期重点</span> <span class="arrow right"></span></button> <ul class="nav-dropdown" style="display:none;"><li class="dropdown-item"><!----> <a href="/back-end/python.html" class="nav-link">
  🐇python常用模块
</a></li><li class="dropdown-item"><!----> <a href="/practice/zrender.html" class="nav-link">
  🌹zrender源码解析
</a></li></ul></div></div><div class="nav-item"><div class="dropdown-wrapper"><button type="button" aria-label="⭐️资源" class="dropdown-title"><span class="title">⭐️资源</span> <span class="arrow down"></span></button> <button type="button" aria-label="⭐️资源" class="mobile-dropdown-title"><span class="title">⭐️资源</span> <span class="arrow right"></span></button> <ul class="nav-dropdown" style="display:none;"><li class="dropdown-item"><!----> <a href="https://www.birdiesearch.com/" target="_blank" rel="noopener noreferrer" class="nav-link external">
  小鸟搜索
  <span><svg xmlns="http://www.w3.org/2000/svg" aria-hidden="true" focusable="false" x="0px" y="0px" viewBox="0 0 100 100" width="15" height="15" class="icon outbound"><path fill="currentColor" d="M18.8,85.1h56l0,0c2.2,0,4-1.8,4-4v-32h-8v28h-48v-48h28v-8h-32l0,0c-2.2,0-4,1.8-4,4v56C14.8,83.3,16.6,85.1,18.8,85.1z"></path> <polygon fill="currentColor" points="45.7,48.7 51.3,54.3 77.2,28.5 77.2,37.2 85.2,37.2 85.2,14.9 62.8,14.9 62.8,22.9 71.5,22.9"></polygon></svg> <span class="sr-only">(opens new window)</span></span></a></li><li class="dropdown-item"><!----> <a href="https://salttiger.com/" target="_blank" rel="noopener noreferrer" class="nav-link external">
  每天一本编程书
  <span><svg xmlns="http://www.w3.org/2000/svg" aria-hidden="true" focusable="false" x="0px" y="0px" viewBox="0 0 100 100" width="15" height="15" class="icon outbound"><path fill="currentColor" d="M18.8,85.1h56l0,0c2.2,0,4-1.8,4-4v-32h-8v28h-48v-48h28v-8h-32l0,0c-2.2,0-4,1.8-4,4v56C14.8,83.3,16.6,85.1,18.8,85.1z"></path> <polygon fill="currentColor" points="45.7,48.7 51.3,54.3 77.2,28.5 77.2,37.2 85.2,37.2 85.2,14.9 62.8,14.9 62.8,22.9 71.5,22.9"></polygon></svg> <span class="sr-only">(opens new window)</span></span></a></li><li class="dropdown-item"><!----> <a href="https://gitee.com/docmirror/dev-sidecar" target="_blank" rel="noopener noreferrer" class="nav-link external">
  开发者边车
  <span><svg xmlns="http://www.w3.org/2000/svg" aria-hidden="true" focusable="false" x="0px" y="0px" viewBox="0 0 100 100" width="15" height="15" class="icon outbound"><path fill="currentColor" d="M18.8,85.1h56l0,0c2.2,0,4-1.8,4-4v-32h-8v28h-48v-48h28v-8h-32l0,0c-2.2,0-4,1.8-4,4v56C14.8,83.3,16.6,85.1,18.8,85.1z"></path> <polygon fill="currentColor" points="45.7,48.7 51.3,54.3 77.2,28.5 77.2,37.2 85.2,37.2 85.2,14.9 62.8,14.9 62.8,22.9 71.5,22.9"></polygon></svg> <span class="sr-only">(opens new window)</span></span></a></li></ul></div></div> <!----></nav>  <ul class="sidebar-links"><li><a href="/paper/writing.html" class="sidebar-link">论文写作</a></li><li><a href="/paper/search.html" class="sidebar-link">无人机搜索</a></li><li><a href="/paper/defense.html" class="sidebar-link">防御无人机</a></li><li><a href="/paper/cover.html" class="sidebar-link">覆盖问题</a></li><li><a href="/paper/2020Auguest.html" aria-current="page" class="active sidebar-link">2020年8月归档</a><ul class="sidebar-sub-headers"><li class="sidebar-sub-header"><a href="/paper/2020Auguest.html#_2013-荒野失踪人员的代理模型" class="sidebar-link">[2013]荒野失踪人员的代理模型</a></li><li class="sidebar-sub-header"><a href="/paper/2020Auguest.html#_2014-多无人机移动源搜索协同控制" class="sidebar-link">[2014]多无人机移动源搜索协同控制</a></li><li class="sidebar-sub-header"><a href="/paper/2020Auguest.html#_2016-保持分散连接的信息传递策略" class="sidebar-link">[2016]保持分散连接的信息传递策略</a></li><li class="sidebar-sub-header"><a href="/paper/2020Auguest.html#_2015-不确定条件下的多无人机多目标监视合作决策" class="sidebar-link">[2015]不确定条件下的多无人机多目标监视合作决策</a></li><li class="sidebar-sub-header"><a href="/paper/2020Auguest.html#_2017🌕-协作多移动传感器代理多目标跟踪与监视" class="sidebar-link">[2017🌕]协作多移动传感器代理多目标跟踪与监视</a></li><li class="sidebar-sub-header"><a href="/paper/2020Auguest.html#_2016-小型机群协同监视与部署" class="sidebar-link">[2016]小型机群协同监视与部署</a></li><li class="sidebar-sub-header"><a href="/paper/2020Auguest.html#_2016-一种适用于多机器人队伍范围搜索的分布式控制算法" class="sidebar-link">[2016]一种适用于多机器人队伍范围搜索的分布式控制算法</a></li><li class="sidebar-sub-header"><a href="/paper/2020Auguest.html#_2015-将时间计划与概率推理相结合进行自主监视任务" class="sidebar-link">[2015]将时间计划与概率推理相结合进行自主监视任务</a></li><li class="sidebar-sub-header"><a href="/paper/2020Auguest.html#_2015-使用多机器人网络进行分散式多目标搜索" class="sidebar-link">[2015]使用多机器人网络进行分散式多目标搜索</a></li><li class="sidebar-sub-header"><a href="/paper/2020Auguest.html#_2016-在循环追踪中使用代理捕获目标" class="sidebar-link">[2016]在循环追踪中使用代理捕获目标</a></li><li class="sidebar-sub-header"><a href="/paper/2020Auguest.html#_2015-机器人集群的搜索和跟踪算法综述" class="sidebar-link">[2015]机器人集群的搜索和跟踪算法综述</a></li><li class="sidebar-sub-header"><a href="/paper/2020Auguest.html#_2015🌖多无人机协同路径规划在目标跟踪和避障中的应用" class="sidebar-link">[2015🌖多无人机协同路径规划在目标跟踪和避障中的应用</a></li><li class="sidebar-sub-header"><a href="/paper/2020Auguest.html#_2015🌕-基于泰森多边形的多智能体系统协作中继跟踪策略" class="sidebar-link">[2015🌕]基于泰森多边形的多智能体系统协作中继跟踪策略</a></li><li class="sidebar-sub-header"><a href="/paper/2020Auguest.html#_2015🌗-面向中心感知多无人机协同监视的势场滚动时域运动规划" class="sidebar-link">[2015🌗]面向中心感知多无人机协同监视的势场滚动时域运动规划</a></li><li class="sidebar-sub-header"><a href="/paper/2020Auguest.html#_2015🌖-风险敏感区无人机监视的反应运动规划" class="sidebar-link">[2015🌖]风险敏感区无人机监视的反应运动规划</a></li><li class="sidebar-sub-header"><a href="/paper/2020Auguest.html#_2015🌗-多固定翼无人机协同跟踪运动目标" class="sidebar-link">[2015🌗]多固定翼无人机协同跟踪运动目标</a></li><li class="sidebar-sub-header"><a href="/paper/2020Auguest.html#_2015🌕-基于分散梯度谈判和预期观测的多uav目标搜索" class="sidebar-link">[2015🌕]基于分散梯度谈判和预期观测的多UAV目标搜索</a></li><li class="sidebar-sub-header"><a href="/paper/2020Auguest.html#_2014🌖-基于高斯混合模型的分层启发式搜索无人机覆盖规划" class="sidebar-link">[2014🌖] 基于高斯混合模型的分层启发式搜索无人机覆盖规划</a></li><li class="sidebar-sub-header"><a href="/paper/2020Auguest.html#_2014🌗-有无不确定的平面最优分布搜索" class="sidebar-link">[2014🌗] 有无不确定的平面最优分布搜索</a></li><li class="sidebar-sub-header"><a href="/paper/2020Auguest.html#_2018🌘-非线性多智能体系统的群体一致性" class="sidebar-link">[2018🌘] 非线性多智能体系统的群体一致性</a></li><li class="sidebar-sub-header"><a href="/paper/2020Auguest.html#_2019-多无人机攻击机动目标协同任务分配与航迹规划" class="sidebar-link">[2019] 多无人机攻击机动目标协同任务分配与航迹规划</a></li><li class="sidebar-sub-header"><a href="/paper/2020Auguest.html#_2019-多无人机巡逻任务的策略研究" class="sidebar-link">[2019] 多无人机巡逻任务的策略研究</a></li><li class="sidebar-sub-header"><a href="/paper/2020Auguest.html#_2020-一种有效的多无人机协同监控分布式区域划分方法" class="sidebar-link">[2020] 一种有效的多无人机协同监控分布式区域划分方法</a></li><li class="sidebar-sub-header"><a href="/paper/2020Auguest.html#_2019-不确定飞行时间下无人机飞行的实时重路由方法" class="sidebar-link">[2019] 不确定飞行时间下无人机飞行的实时重路由方法</a></li></ul></li><li><a href="/paper/daily.html" class="sidebar-link">每天一篇SCI论文</a></li><li><a href="/paper/technology.html" class="sidebar-link">国防科技框架</a></li><li><a href="/paper/strategy.html" class="sidebar-link">国防科技策略2030</a></li><li><a href="/paper/mpc.html" class="sidebar-link">模型预测控制</a></li><li><a href="/paper/MARL.html" class="sidebar-link">多智能体强化学习论文集</a></li><li><a href="/paper/UAV.html" class="sidebar-link">无人机</a></li><li><a href="/paper/clustering.html" class="sidebar-link">常用聚类算法</a></li></ul> </aside> <main class="page"> <div class="theme-default-content content__default"><h1 id="_2020年8月归档"><a href="#_2020年8月归档" class="header-anchor">#</a> 2020年8月归档</h1> <blockquote><p>从2020年8月8日开始，每天看一篇SCI论文，不用全看，至少把<strong>摘要</strong>、<strong>图片</strong>、<strong>结论</strong>看完，时间坚持到今年年底，即2020-12-31日截止，其中不同颜色的心形表示论文的不同重要性，重要性由高到低分别是🌕、🌖、🌗、🌘、🌑，也可以用👨‍👩‍👧‍👦，👪，👫，🕺表示优先级。使用正则表达式<code>\[\d{1,2}[-，,]?.*?\]</code>可以匹配所有形如[1], [4-6], [3,5]表示的参考文献，方便统一替换。在vscode中使用正则<code>([\w}])）</code>、<code>（([\w}])</code>匹配所有英文后面、前面的中文括号，然后替换为<code>$1)</code>、<code>($1</code>。</p></blockquote> <h2 id="_2013-荒野失踪人员的代理模型"><a href="#_2013-荒野失踪人员的代理模型" class="header-anchor">#</a> [2013]荒野失踪人员的代理模型</h2> <p>8月8日阅，论文名称: Developing An Agent Model of a Missing Person in the Wilderness，2013年IEEE会议论文，作者来自<em>伦敦大学学院</em>，<a href="/paper/荒野失踪人员的代理模型.pdf">论文查看</a>。</p> <blockquote><p><strong>摘要</strong>：在本文中，我们考虑建立一个在旷野迷路的失踪者（MP）行为模型的问题。传统模型将失踪者的移动视为一种扩散过程，而不考虑失踪者的内部状态或目标。 但是，这并没有包括许多重要因素，包括疲劳的影响或使用重新定向策略，这从对实际迷路者行为的实证研究中得知是重要的。<strong>为了克服这些限制</strong>，我们开发了一种新颖的基于代理(agent)的失踪者行为模型。该模型结合了环境，感知和目标对议员运动的影响，并使用它们来模拟失踪人员对短期和中期目标的持续转换。<strong>为了验证该模型</strong>，我们将其模拟的轨迹与在陌生的野外环境中参与者运动的实际记录进行了比较。通过比较预测轨迹和实际轨迹，我们显示生成的轨迹比最先进的扩散模型更忠实地代表参与者的实际运动。</p></blockquote> <p>关键词：Agent modelling（代理模型）； empirical experimentation（经验实验）；missing person（失踪人员）；wilderness search and rescue（荒野搜救）</p> <p><strong>第1节 引言</strong>，荒野搜索和救援（Wilderness Search and Rescue，WiSAR）的一个基本步骤是搜索。在失踪人员（MP）被找到之前，他们无法被营救或找回。搜索通常包括观察大范围的环境，以发现潜在的证据，议员去了哪里。低成本高性能无人机的不断增加已经开始改变这一搜索过程。然而，大多数无人机仍然是手动操作的。这可能是资源密集型和低效的[1]，[12]。因此，人们对使用自主式无人机非常感兴趣，因为它能够完全独立地规划和执行搜索任务。自主操作有许多优点，从更大的适应性和灵活性到潜在的更高效和更协调的搜索过程。在本文中，我们特别关注如何优化搜索过程。</p> <p><strong>第2节 问题陈述</strong>，主要说明任务和环境需要考虑的因素。</p> <p>2.1 <em>搜索任务描述</em>：有亲友报告有人失踪，建立失踪者模型，找到可能的环境范围，将其网格化，找到失踪者在时间k最有可能的网格。</p> <p>2.2 <em>环境模型</em></p> <ul><li>高程信息</li> <li>地形分类模型（障碍物、水、陆地、道路）</li> <li>植被分类模型（稀疏、中等、稠密）</li></ul> <p>2.3 <em>基于扩散的先验生成</em>：一种计算先验的常用方法是使用基于扩散的模型<br>
2.4 <em>基于扩散的先验生成方法的局限性</em></p> <p><strong>第3节 基于代理的模型</strong>，这部分主要说明现有代理模型的问题。</p> <p>代理模型使用内部状态来描述空间框架内的复杂行为和人/环境相互作用。 已经开发出大多数代理模型来研究城市环境中人们的行为。 这包括在建筑物和画廊中的个人移动，以及正常或紧急情况中人群的移动。已经开发了一些代理模型来描述人们在旷野的运动。 例如，Gloor等。 开发了一种基于远足者的代理模型，其中包括代理对环境的感知，并使用社会力量模型进行避障。 随后，该工作扩展为使用微分方程和限制代理向路径移动。 有了这个模型，格洛尔等人。 能够为每个业务代表生成一个活动计划，包括访问特定站点，并根据其使用成本函数生成的路线，然后由业务代表将其用于​​到达目的地。</p> <p>尽管这些模型可以解释各种因素，包括阻塞和对环境的先验知识，但是它们都不可以解释代理程序的丢失。 特别地，他们假设代理知道它在哪里，并且知道它的预期目的地在哪里。 但是，当人们迷路时，他们可能不确定自己在哪里以及去哪里。 我们知道，唯一能够捕捉到这种行为的代理模型是Goodrich的扩散模型，如上所述，该模型无法说明MP行为的许多重要属性。 结果，我们开发了一个新的代理模型来捕获这些丢失的行为。</p> <p>基本框架是<code>环境-&gt;知觉-&gt;策略-&gt;失踪者活动</code>以及<code>环境-&gt;失踪者活动</code></p> <p><strong>第4节 知觉的代理模型和策略</strong>，主要是定性分析各类策略</p> <p>4.1 <em>知觉</em>：包括人的视觉（视觉场、视觉临界长度）和记忆（短期和长期记忆）<br>
4.2 <em>代理策略</em>：</p> <ul><li>固定的：代理没有目标，也不会移动。这仅包括“停摆”（SP）策略。</li> <li>转移到特定地点的明确意图：代理已确定环境中的特定地点并正在朝该地点前进。 这包括反向跟踪（BT），视图增强（VE）和方向行进（DT）。</li> <li>没有明确意图转移到特定地点：代理人没有特定地点可去。 策略包括随机行驶（RnT），路线行驶（RT）和路线采样（RS）</li></ul> <p>4.3 <em>选择策略</em></p> <p><strong>第5节 概率代理模型</strong>，主要是用数学公式进行概率建模</p> <p>5.1 模型框架<br>
5.2 运动预测方程<br>
5.3 可接受概率</p> <ul><li>与当前代理策略的兼容性</li> <li>相对于高程的可遍历性</li> <li>关于植被密度的可穿越性</li> <li>关于地形的可穿越性</li></ul> <p><strong>第6节 评价</strong>，主要是实验部分</p> <p><strong>结论</strong>：在本文中，我们提出了一种新颖的失踪人员行为模型。 我们模型的关键新颖之处在于，我们可以明确地模型化失去的行为：代理商可以从固定目标向固定目的地发展，而可以在目标之间进行切换。我们已经描述了该模型的实现，并证明了在一个示例场景中，它可以带来更大的改进。这些改进意味着使用我们的模型生成的先验可以更准确地描述失踪人员的位置。鉴于此，我们希望这些将减少找到失踪者所需的时间。有几种途径可供进一步研究。 首先是开发更系统的方法来校准模型，以识别模型中的参数。 第二是更详细地研究目标切换和记忆策略。</p> <h2 id="_2014-多无人机移动源搜索协同控制"><a href="#_2014-多无人机移动源搜索协同控制" class="header-anchor">#</a> [2014]多无人机移动源搜索协同控制</h2> <p>8月9日阅，论文名称: Cooperative Control of Multiple UAVs for Moving Source Seeking，2014年《Journal of Intelligent &amp; Robotic Systems》，作者来自<em>南洋理工大学</em>，<a href="/paper/多无人机移动源搜索协同控制.pdf">论文查看</a>。</p> <blockquote><p><strong>摘要</strong>：多代理技术和无人飞行器技术的进步使得可以利用多个无人飞行器的协作进行寻源。本文着重于使用具有输入约束的多架无人机进行源搜索。首先，基于所有无人机的测量结果，引入了最小二乘法来估计标量场在前导无人机位置处的梯度。由于运动源的速度未知，因此设计了自适应估计器来获取速度。基于估计的梯度和声源速度，提出了一种引导律和基于滑模的航向控制器，用于机长无人机实现级别跟踪。还开发了用于每个随行无人机的航向速率控制器，以实现围绕领先无人机的圆形编队。此外，分析了梯度估计误差，并探讨了其对运动源速度估计和级别跟踪精度的影响。最后，提供了仿真结果以验证所提出的方法。</p></blockquote> <p><strong>第2节 问题陈述（Problem Statement）</strong>，本节介绍了使用多个UAV进行移动源搜索的问题。首先介绍具有控制输入约束的常用无人机模型。然后，提供未知的运动标量场分布，并详细说明了本文提出的问题。</p> <p>2.1 <em>无人机模型</em><br>
2.2 <em>源搜索问题</em></p> <p><strong>第3节 梯度和运动源速度估计</strong>，在本节中，将估计标量场梯度和移动源速度。首先，引入最小二乘法估计标量场梯度。其次，分析了梯度的估计误差。第三，通过使用自适应观测器估算运动源速度。最后，根据梯度误差研究速度估计误差。</p> <p><strong>第4节 多个UAVS的级别跟踪(level tracking)</strong>，在上一节中，估计了标量场梯度和运动源速度，并分析了估计误差。现在可以设计用于无人机的控制器，从而实现围绕源的级别跟踪。在本节中，提出了一种基于估计坡度和移动源速度的制导律，用于机长无人机。领导无人机的航向速率控制器的设计应始终遵循制导律所产生的期望航向。然后，根据梯度估计误差探索级别跟踪误差。最后，为了使随动无人机实现圆形编队，设计了航向速率控制器。</p> <p><strong>第5节 仿真结果</strong>，在本节中，将介绍使用建议的方法的三种仿真方案。在第一种情况下，控制五个包括一个领导者和四个跟随者的无人机，以在不估计移动源速度的情况下执行源搜索任务，其中圆形地层的半径为100m。在第二种情况下，与第一种情况相比，估计了移动源速度并将其应用于控制器。</p> <p><strong>结论</strong>：本文讨论了多种无人机在移动源搜索中的合作。标量场梯度是通过使用最小二乘法估算的。基于梯度估计，提出了一种自适应观测器来估计运动源速度。然后，梯度速度和移动源速度估计都用于生成引导律，以供机长无人机实现级别跟踪。航向速率控制器是为无人机设计的，因此可以执行级别跟踪和圆形编队。此外，还分析了梯度估计误差及其对运动源速度估计和级别跟踪精度的影响。</p> <h2 id="_2016-保持分散连接的信息传递策略"><a href="#_2016-保持分散连接的信息传递策略" class="header-anchor">#</a> [2016]保持分散连接的信息传递策略</h2> <p>8月10日阅，论文名称: Message-Passing Strategy for Decentralized Connectivity Maintenance in Multiagent Surveillance，2016年《Journal of guidance, control, and dynamics》，作者来自<em>波士顿大学</em>，<a href="/paper/保持分散连接的信息传递策略.pdf">论文查看</a>。</p> <blockquote><p><strong>摘要</strong>：在多代理监视任务中，一组代理监视一些兴趣点以提供态势感知。对于具有本地通信功能的代理，将监视信息传输到基站的一种方法是通过连接网络上的多跳通信通过即时数据流式传输。但是，如果某些代理离开监视区域（例如，用于加油），则连接的通信网络可能会断开连接。本文提出了一种本地适用的，有效的和可扩展的策略，该策略可确保在面对任何代理删除时确保基地和代理之间的通信网络连接。提议的分散策略基于一系列本地替换，这些替换由代理离开网络启动。结果表明，替换序列始终以代理的重定位结束，对于代理而言，其当前位置的缺失不会断开网络的连接。此外，通过在决策机制中纳入局部关键度概念，可以提高所提出方案的最优性（即，最少的替换次数）。最后，考虑了不允许某些代理执行替换的情况，并且表明了所提出的策略即使在存在此类约束的情况下仍保持了连接的通信网络。</p></blockquote> <p><strong>第2节 背景知识</strong>，包括以下内容<br>
2.1 初步活动<br>
2.2 相关工作</p> <p><strong>第3节 问题建模</strong>，包括两部分内容<br>
3.1 环境模型<br>
3.2 替代控制问题</p> <p><strong>第4节 与自由代理保持分散连接</strong>，包括4部分内容<br>
4.1 信息传递策略（MPS，message-passing strategy)<br>
4.2 MPS性能<br>
4.3 δ-MPS<br>
4.4 仿真结果</p> <p><strong>第5节 与约束代理保持分散连接</strong>，包括3部分内容<br>
5.1 受约束的δ-MPS<br>
5.2 复杂性<br>
5.3 仿真研究</p> <p><strong>结论</strong>：在本文中，解决了面对任意代理删除的网络系统的连通性问题，并提出了一种分散式连通性恢复策略。 结果表明，如果一次删除单个代理程序并且连续的删除操作在时间上有足够的间隔，即所有替换操作，则消息传递策略（MPS）通过一系列替换操作恢复了图的连通性，该替换操作可替换任何初始连接的网络 在下次移除代理之前完成。 替换是由已删除的代理程序发起的，并且替换操作以其搬迁并未引起断开连接的代理程序结束。 通过将其与最佳（最少更换次数）集中式解决方案进行比较，通过一些蒙特卡洛模拟讨论了MPS的最佳差距。 尽管即使在使用最少信息量的代理（即仅邻居ID）的情况下，MPS仍恢复了连接，但可以观察到，在决策机制中纳入局部重要性概念（即δ重要性）可以显着改善结果 性能。 因此，有人建议将δ-MPS作为MPS的一种变体。  MPS和δ-MPS的基本假设是，一旦收到请求消息，代理就会执行替换。但是，在某些情况下，某些座席可能会拒绝更换请求（例如，由于占据特殊位置或达到严重状态）。 因此，提出了受约束的δ-MPS来处理这种情况，在这种情况下，受约束的代理程序不参与替换序列以恢复连接性。 最后，在多UAV监视场景中实施了受约束的δ-MPS，并展示了面对无人飞行器的拆除，一组无人机和一些基地之间的连通性恢复。</p> <h2 id="_2015-不确定条件下的多无人机多目标监视合作决策"><a href="#_2015-不确定条件下的多无人机多目标监视合作决策" class="header-anchor">#</a> [2015]不确定条件下的多无人机多目标监视合作决策</h2> <p>8月11日阅，论文名称: Cooperative Decision-Making Under Uncertainties for Multi-Target Surveillance with Multiples UAVs，2015年《Journal of Intelligent &amp; Robotic Systems》，作者来自<em>西班牙奥拉维德大学</em>，<a href="https://wws.lanzous.com/i9DWgfs0dpg" target="_blank" rel="noopener noreferrer">论文查看<span><svg xmlns="http://www.w3.org/2000/svg" aria-hidden="true" focusable="false" x="0px" y="0px" viewBox="0 0 100 100" width="15" height="15" class="icon outbound"><path fill="currentColor" d="M18.8,85.1h56l0,0c2.2,0,4-1.8,4-4v-32h-8v28h-48v-48h28v-8h-32l0,0c-2.2,0-4,1.8-4,4v56C14.8,83.3,16.6,85.1,18.8,85.1z"></path> <polygon fill="currentColor" points="45.7,48.7 51.3,54.3 77.2,28.5 77.2,37.2 85.2,37.2 85.2,14.9 62.8,14.9 62.8,22.9 71.5,22.9"></polygon></svg> <span class="sr-only">(opens new window)</span></span></a>。</p> <blockquote><p><strong>摘要</strong>：监视是无人机（UAV）的有趣应用。如果考虑一队无人机，通常的目的是采取协作行动，从监视区域的一组移动目标中收集尽可能多的信息。这是一个决策问题，涉及很大的不确定性：依靠不完善的传感器和模型，无人机需要选择目标进行监视并确定跟踪它们的最佳措施。部分可观察的马尔可夫决策过程（Partially Observable Markov Decision Processes，POMDP）对于不确定性条件下的最佳决策来说已经足够了，但是在多无人机模式下它们缺乏可扩展性，仅对玩具问题具有吸引力。在本文中，我们向前迈出了一步，将POMDP方法应用于实际情况，在这种情况下，团队需要在执行任务期间适应环境并促进团队成员之间的合作。我们建议将原始问题分解为可以通过可伸缩的POMDP建模的更简单的行为。然后，这些行为将在执行任务期间在无人机之间拍卖，这些行为将根据所分配的行为遵循不同的策略。我们通过广泛的仿真评估了我们方法的性能，并提出了在测试平台场景中使用实际四轴飞行器的实施方案。</p></blockquote> <p><strong>第2节 背景</strong>，本节介绍了用于单个和多个机器人（在我们的情况下为UAV）的POMDP模型。还解释了分解POMDP的概念。<br>
2.1 单机器人POMDP<br>
2.2 多机器人POMDP<br>
2.3 分解POMDP</p> <p><strong>第3节 分解行为在线拍卖</strong>，在我们先前的工作中，我们提出了通过拍卖行为来近似多机器人POMDP。这些行为由更简单的POMDP进行建模，并由预先离线计算的策略进行编码。目的是在不计算联合多机器人模型的策略的情况下对目标进行协作跟踪，该策略不会随机器人数量的增长而扩展。在本文中，我们向前迈进了一步，并介绍了析因行为的概念。这将使我们能够用相同的策略表示不同的行为，因此，在不增加计算复杂度的情况下，可以获得针对多目标案例的解决方案。</p> <p>3.1 联合信念的分散估计<br>
3.2 行为举止<br>
3.3 行为举止的拍卖行为</p> <p><strong>第4节 多目标监视的分解模型</strong>，在本节中，我们详细介绍了与一组无人机一起用于多目标监视的分解模型。目的是在执行任务时尽可能确定地估计目标的位置。首先，我们提出了考虑所有无人机和目标的联合分解POMDP。然后，使用一个单一的无人机跟踪单个目标的分解模型。我们没有为完整的联合模型计算任何策略，但是所有行为都来自具有单个目标和无人机的POMDP策略。在本节中，我们将展示如何模拟不同的分解行为以使用单个策略跟踪多个目标。</p> <p>4.1 适用于多种无人机的分解式POMDP<br>
4.2 无人机到目标策略的分解式POMDP<br>
4.3 多目标监视的行为分析</p> <p><strong>第5节 实验</strong>，我们对多目标监视的方法进行了评估，并与替代方法进行了比较。首先，我们在不同情况下对我们的方法进行了广泛的仿真，以便与简单方法进行比较来分析其性能。其次，我们描述了在真实的试验台场景中使用真实的无人机机群实施该方法的过程。</p> <p><strong>第6节 结论</strong>，我们提出了一种使用多架无人机进行多目标监视的方法。该方法使用POMDP来推断应用程序中存在的不确定性，包括动态模型和观测模型（由于遮挡，噪声等）。为了将POMDP扩展为具有多个无人机的团队的实时任务，我们提出了基于行为的拍卖。除了解决通常很难解决的联合多UAV POMDP之外，还计算了具有单个UAV和目标的分解式POMDP的策略。然后，将分解后的策略用于模拟动态分配给无人机的不同行为，从而促进它们之间的合作。尽管方法和体系结构是通用的，但我们将其应用于多目标监视的情况。<em>我们的主要贡献表明</em>，POMDP是用于多无人机计划的适当模型，可以使系统随目标和无人机的数量而扩展。计算策略的计算复杂度不会随着更多的无人机或目标而增加，拍卖和分散数据融合的复杂度仅取决于每个无人机的本地通信邻域的大小。此外，已经从数量和质量上使用模拟对方法进行了评估。我们还在一个具有真实四轴飞行器的测试平台上实施了我们的系统，该四轴飞行器在类似城市的场景中跟踪移动的汽车。<em>作为未来的工作</em>，与其预先定义它们，不如从先前任务的数据中学习动态和观察模型。我们的方法中的一个关键问题也是对奖励（成本）功能的正确定义。有趣的研究领域是通过观察人类专家确定要执行的操作来学习这些成本函数。同样，将与更大的团队和更复杂的场景进行实验，以突出显示该方法的好处。</p> <h2 id="_2017🌕-协作多移动传感器代理多目标跟踪与监视"><a href="#_2017🌕-协作多移动传感器代理多目标跟踪与监视" class="header-anchor">#</a> [2017🌕]协作多移动传感器代理多目标跟踪与监视</h2> <p>8月12日阅，论文名称: Collaborative Multi-MSA Multi-Target Tracking and Surveillance: a Divide &amp; Conquer Method Using Region Allocation Trees，2017年《Journal of Intelligent &amp; Robotic Systems》，作者来自<em>美国俄亥俄州立大学</em>，<a href="https://wws.lanzous.com/iOJPjfs0dbc" target="_blank" rel="noopener noreferrer">论文查看<span><svg xmlns="http://www.w3.org/2000/svg" aria-hidden="true" focusable="false" x="0px" y="0px" viewBox="0 0 100 100" width="15" height="15" class="icon outbound"><path fill="currentColor" d="M18.8,85.1h56l0,0c2.2,0,4-1.8,4-4v-32h-8v28h-48v-48h28v-8h-32l0,0c-2.2,0-4,1.8-4,4v56C14.8,83.3,16.6,85.1,18.8,85.1z"></path> <polygon fill="currentColor" points="45.7,48.7 51.3,54.3 77.2,28.5 77.2,37.2 85.2,37.2 85.2,14.9 62.8,14.9 62.8,22.9 71.5,22.9"></polygon></svg> <span class="sr-only">(opens new window)</span></span></a>。</p> <blockquote><p><strong>摘要</strong>：本文提出了一种并行区域分解和分配算法，可以解决多目标跟踪和监视任务中的多移动传感器代理（Mobile sensor agents, MSA）协调问题。与它的替代方法相比，我们的协作方法通过利用我们称为区域分配树的数据结构及其允许的递归处理策略，实现了令人满意的计算特性。区域分配树数据结构标识候选区域，组织与跟踪不确定性和移动传感器代理分配有关的信息，并允许在一次深度优先扫描中同时进行区域分解和分配。我们的协作方法与贝叶斯跟踪算法结合使用，因为决策是在信念空间中进行的。我们的贡献也位于有关多机器人协调的更广泛讨论中。仿真结果证明了我们的多移动传感器代理协作方法的有效性。</p></blockquote> <p><strong>第1节 引言</strong>，在本文中，我们关注于多MSA（Mobilesensoragents，移动传感器代理）多目标跟踪和监视问题。下图说明了一个问题，其中许多移动目标位于有限的环境中，并且在主动信息收集任务中使用了一组具有有限传感器足迹的移动传感器代理，以有效地跟踪目标。假定移动传感器代理的数量少于目标数量，以防止将单个代理专用于追逐特定目标的简单解决方案。根据总团队熵评估任务成功与否，这是我们在先前工作中制定的信息理论性能标准。在多目标跟踪和监视问题中，一个特别重要的问题是与移动传感器代理的信念空间表示模式有关的选择，因为决策过程在信念空间中执行。在这里，我们使用了非线性贝叶斯跟踪方法，该方法利用了基于网格的状态离散化技术，其他文献中广泛使用的跟踪方案。在多目标跟踪和监视问题中，一个特别重要的问题是与移动传感器代理的信念空间表示模式有关的选择，因为决策过程在信念空间中执行。在这里，我们使用一种非线性的贝叶斯跟踪方法，该方法利用了基于网格的状态离散化技术–一种在文献中广泛使用的跟踪方案。但是，我们的协调方法并不依赖于这种过滤方法的细节。我们选择基于网格的表示形式是更可取的，因为它具有通用性，并且适合于过度使用其他表示形式。</p> <p><img src="https://s1.ax1x.com/2020/08/28/d52MkQ.png" alt="多MSA多目标跟踪问题：总体描述"></p> <p>在多目标跟踪和监视问题中，一个特别重要的问题是与移动传感器代理的信念空间表示模式有关的选择，因为决策过程在信念空间中执行。在这里，我们使用一种非线性的贝叶斯跟踪方法，该方法利用了基于网格的状态离散化技术–一种在文献中广泛使用的跟踪方案。但是，我们的协调方法并不依赖于这种过滤方法的细节。我们选择基于网格的表示形式是更可取的，因为它具有通用性，并且适合于过度使用其他表示形式。在这里，我们提出了一种多MSA协调方法，该方法以计算有效的方式同时解决了任务分解和任务分配子问题，这使我们的方法比其他方法更具优势。</p> <p><strong>第2节 贝叶斯多目标跟踪</strong>，在多传感器数据融合文献中，贝叶斯滤波框架是主要的范式。 它被广泛用于机器人应用。   它的特定形式，例如卡尔曼滤波器和粒子滤波器，被广泛用于涉及将来自不同来源的信息扭曲为相干状态的可靠估计的广泛应用中。 在这里，我们对多目标跟踪问题中的贝叶斯过滤感兴趣。</p> <p><img src="https://s1.ax1x.com/2020/08/28/d52QYj.png" alt="目标轨道"></p> <p>使用网格结构表示目标q的轨迹（即bel（q）），其中R和S确定网格结构的边界和粒度，而p(s)表示目标位于像元s∈S处的概率。较暗的区域对应于高概率单元.</p> <p><strong>第3节 多MSA协调</strong>，正如我们在第1节中所解释的那样，我们的工作可以理解为在主动信息收集任务的背景下多机器人协调的一个亚种。在多机器人协调文献中，有三种重要的分类方案。在这里，我们首先通过使用这些分类方案，在关于多机器人协调的更广泛讨论的背景下框架我们的工作，从而明确定义我们的问题和建议的解决方案。</p> <p><strong>第4节 仿真结果</strong>，在Matlab上进行测试。</p> <p><strong>结论</strong>，在本文中，我们提出了一种新颖的协作式多MSA多目标跟踪和监视方法。它是与贝叶斯跟踪框架一起开发的，因为决策过程依赖于信念空间。我们的方法是基于信念空间潜在的不确定性特征，将整个有界环境分解为单独的区域，然后将这些区域分配给要探索的各个移动传感器代理。我们的方法利用一种称为区域分配树的数据结构，该结构对所有候选区域进行编码，并根据其子集/超集关系对其进行组织，并跟踪其勘探用途。我们的协调算法在区域分配树的一次深度优先扫描中同时解决了区域分解和区域分配问题。因此，它获得了良好的计算特性。</p> <p>我们在基于MATLAB的仿真设置中测试了我们提出的多MSA协作方法。 我们为每个目标轨道观察到两个阶段：（1）搜索和查找阶段，以及（2）常规跟踪阶段。我们还观察到每个目标轨道的熵的两个平衡点：（1）负信息平衡，和（2）正信息平衡。基于这些观察，我们进一步研究了目标跟踪熵背后的动力学。我们证明了我们的方法成功地准确找到了环境中的移动目标，然后可靠地将与每个目标轨迹相对应的不确定性保持在一定阈值以下。结果证明了我们方法的有效性。</p> <p>我们的协作方法的<em>局限性</em>在于，<em>先验地定义了候选区域</em>。我们承认，尽管这通过有效限制区域分解的搜索空间来降低复杂度，但是如果对候选区域的选择不够仔细，也会导致效率低下。我们将候选区域的选择确定为涉及复杂性和有效性之间折衷选择的设计选择。因此，我们工作的未来方向包括调查候选区域选择的影响并提供指导。</p> <h2 id="_2016-小型机群协同监视与部署"><a href="#_2016-小型机群协同监视与部署" class="header-anchor">#</a> [2016]小型机群协同监视与部署</h2> <p>8月13日阅，论文名称:Swarm Distribution and Deployment for Cooperative Surveillance by Micro-Aerial Vehicles，2017年《Journal of Intelligent &amp; Robotic Systems》，作者来自<em>捷克技术大学</em>，<a href="https://wws.lanzous.com/ihbTqfs0d8j" target="_blank" rel="noopener noreferrer">论文查看<span><svg xmlns="http://www.w3.org/2000/svg" aria-hidden="true" focusable="false" x="0px" y="0px" viewBox="0 0 100 100" width="15" height="15" class="icon outbound"><path fill="currentColor" d="M18.8,85.1h56l0,0c2.2,0,4-1.8,4-4v-32h-8v28h-48v-48h28v-8h-32l0,0c-2.2,0-4,1.8-4,4v56C14.8,83.3,16.6,85.1,18.8,85.1z"></path> <polygon fill="currentColor" points="45.7,48.7 51.3,54.3 77.2,28.5 77.2,37.2 85.2,37.2 85.2,14.9 62.8,14.9 62.8,22.9 71.5,22.9"></polygon></svg> <span class="sr-only">(opens new window)</span></span></a>。</p> <blockquote><p><strong>摘要</strong>：本文解决了由紧密协作的微型飞行器（Micro Aerial Vehicles，MAV）组在室外环境中对预选的关注区域（Areas of Interest ，AoI）进行协同监视的任务。在合作监视任务中，必须完成关键任务，即找到环境中的MAV分布以正确覆盖AoI，并找到可行的轨迹以从初始仓库到达获得的监视位置。另外，在规划过程中需要满足所采用的MAV的运动约束，环境约束（例如非飞行区）以及由组成员的本地化所施加的约束。我们将合作监视的任务表述为一个单一的高维优化问题，以便能够整合所有这些要求。由于必须满足许多约束，我们建议使用基于进化的优化技术来解决该问题。所提出的方法的一个重要方面是，相互协作的MAV相对于彼此定位，而不是使用全局定位系统。这在需要相对距离较短的MAV组的紧凑形状的情况下提高了系统的鲁棒性及其部署能力。</p></blockquote> <p><strong>第1节 引言</strong>，本文的主要贡献如下：</p> <ul><li>它提出了一种新的多MAV协同监视方法，适用于在近距离飞行的紧密协作的MAV的室外部署。</li> <li>它提供了基于进化的优化方法的性能研究，该方法使用在实际情况下通过部署MAV强制执行运动约束的有形粒子。</li> <li>它显示了使用集成在基于进化的优化方法核心中的运动计划技术的优势。</li></ul> <p><strong>第2节 问题陈述和预备知识</strong>，在研究的自治合作监视场景中，为有限数量<span class="katex"><span class="katex-mathml"><math><semantics><mrow><msub><mi>n</mi><mi>r</mi></msub></mrow><annotation encoding="application/x-tex">n_r</annotation></semantics></math></span><span aria-hidden="true" class="katex-html"><span class="strut" style="height:0.43056em;"></span><span class="strut bottom" style="height:0.58056em;vertical-align:-0.15em;"></span><span class="base textstyle uncramped"><span class="mord"><span class="mord mathit">n</span><span class="vlist"><span style="top:0.15em;margin-right:0.05em;margin-left:0em;"><span class="fontsize-ensurer reset-size5 size5"><span style="font-size:0em;">​</span></span><span class="reset-textstyle scriptstyle cramped"><span class="mord mathit" style="margin-right:0.02778em;">r</span></span></span><span class="baseline-fix"><span class="fontsize-ensurer reset-size5 size5"><span style="font-size:0em;">​</span></span>​</span></span></span></span></span></span>个自治机器人（MAV）提供了一套AoI，旨在找到覆盖这些区域的静态群体分布（参见图1，了解任务场景的概述））。此外，在飞行前已知有一组禁飞区，被认为是无人机的障碍。感兴趣的区域被收集到AoI地图中，环境地图中描述了具有禁飞区的机器人的工作空间，如第4.1节所示。在将群集自动部署到正确的MAV位置期间，系统必须遵守：</p> <p>1）由其运动能力和使用的控制器定义的特定MAV的运动约束（有关详细信息，请参见第6节）；2）依赖于本地化摄像机和本地化系统本身的本地化约束（有关详细信息，请参见第3节）；以及3）感应监视摄像机的功能（基于视角和分辨率）。所有这些参数在任务执行之前也是已知的，并且必须在规划群分配和群部署任务期间整合到最终计划中。在监视位置的最终静态群集分配以及从初始位置（仓库）部署群集的过程中，都必须满足基于相对定位的群集稳定所施加的约束。</p> <p><strong>第3节 视觉相对定位</strong>，能够在监视应用程序中进行群部署的方法的核心是该组MAV的机载本地化。 为了演示该系统在现实世界条件下的性能，我们依赖于视觉上对相邻无人机的相对定位。 这使得在计划系统所定义的相对位置上可以稳定MAV的数量。</p> <p><strong>第4节 群体运动规划问题</strong>,本文解决的群体运动规划问题包括两个主要挑战：1）如何找到覆盖所有AoI的合适群体分布，以及2）如何找到从部署到仓库最终位置的MAV的可行轨迹（群体部署） ，由群体分布描述。<br>
4.1 成本函数<br>
4.2 粒子群算法</p> <p><strong>第5节 有形粒子群优化</strong>，简单的PSO无法确保从先前的位置<span class="katex"><span class="katex-mathml"><math><semantics><mrow><msub><mi>p</mi><mi>j</mi></msub><mo>(</mo><mi>t</mi><mo>−</mo><mn>1</mn><mo>)</mo></mrow><annotation encoding="application/x-tex">p_j(t-1)</annotation></semantics></math></span><span aria-hidden="true" class="katex-html"><span class="strut" style="height:0.75em;"></span><span class="strut bottom" style="height:1.036108em;vertical-align:-0.286108em;"></span><span class="base textstyle uncramped"><span class="mord"><span class="mord mathit">p</span><span class="vlist"><span style="top:0.15em;margin-right:0.05em;margin-left:0em;"><span class="fontsize-ensurer reset-size5 size5"><span style="font-size:0em;">​</span></span><span class="reset-textstyle scriptstyle cramped"><span class="mord mathit" style="margin-right:0.05724em;">j</span></span></span><span class="baseline-fix"><span class="fontsize-ensurer reset-size5 size5"><span style="font-size:0em;">​</span></span>​</span></span></span><span class="mopen">(</span><span class="mord mathit">t</span><span class="mbin">−</span><span class="mord mathrm">1</span><span class="mclose">)</span></span></span></span>可以到达由粒子<span class="katex"><span class="katex-mathml"><math><semantics><mrow><msub><mi>p</mi><mi>j</mi></msub><mo>(</mo><mi>t</mi><mo>)</mo></mrow><annotation encoding="application/x-tex">p_j(t)</annotation></semantics></math></span><span aria-hidden="true" class="katex-html"><span class="strut" style="height:0.75em;"></span><span class="strut bottom" style="height:1.036108em;vertical-align:-0.286108em;"></span><span class="base textstyle uncramped"><span class="mord"><span class="mord mathit">p</span><span class="vlist"><span style="top:0.15em;margin-right:0.05em;margin-left:0em;"><span class="fontsize-ensurer reset-size5 size5"><span style="font-size:0em;">​</span></span><span class="reset-textstyle scriptstyle cramped"><span class="mord mathit" style="margin-right:0.05724em;">j</span></span></span><span class="baseline-fix"><span class="fontsize-ensurer reset-size5 size5"><span style="font-size:0em;">​</span></span>​</span></span></span><span class="mopen">(</span><span class="mord mathit">t</span><span class="mclose">)</span></span></span></span>描述的MAV的新位置。因此，我们提出了一种新的PSO优化扩展，称为有形PSO，它可以同时解决群体部署和群体分布问题。</p> <p><strong>第6节 MAV的控制和稳定</strong></p> <p><strong>结论</strong>：本文提出了一种在协作监视中部署多MAV团队的新颖方法。一项可行性研究中验证了基于视觉机载相对定位的提议方法，该可行性研究得到了众多仿真和硬件实验的证实，这些仿真和硬件实验证明了在各种情况下都可以利用群体部署。此外，本文还对使用有形粒子而不是常用的无量纲粒子的进化优化方法的性能进行了研究。在优化过程中，粒子的运动满足了在实际任务中通过部署MAV强制执行的运动约束。受群体智能启发的优化方法用于操纵MAV的真实3D群体会带来有趣的结果，这在无量纲群体粒子的模拟中并未观察到。因此，所提出的通过局部感官信息进行群体稳定的方法可以作为研究人工系统中群体行为和进化的试验台。<br>
作为未来的工作，我们计划将PSO优化与运动计划技术（例如快速探索随机树（RRT））相结合，这将显着缩短查找解决方案所需的时间，并且主要应能够解决更复杂的情况。 复杂的地图。 另外，采用运动计划方法可以解决以下问题：不存在用于PSO的收敛证明（甚至是概率证明）。</p> <h2 id="_2016-一种适用于多机器人队伍范围搜索的分布式控制算法"><a href="#_2016-一种适用于多机器人队伍范围搜索的分布式控制算法" class="header-anchor">#</a> [2016]一种适用于多机器人队伍范围搜索的分布式控制算法</h2> <p>8月14日阅，论文名称:A distributed control algorithm for area search by a multi-robot team，2016年《Robotica》，作者来自<em>澳大利亚新南威尔士大学</em>，<a href="https://wws.lanzous.com/igg8mfs0dfg" target="_blank" rel="noopener noreferrer">论文查看<span><svg xmlns="http://www.w3.org/2000/svg" aria-hidden="true" focusable="false" x="0px" y="0px" viewBox="0 0 100 100" width="15" height="15" class="icon outbound"><path fill="currentColor" d="M18.8,85.1h56l0,0c2.2,0,4-1.8,4-4v-32h-8v28h-48v-48h28v-8h-32l0,0c-2.2,0-4,1.8-4,4v56C14.8,83.3,16.6,85.1,18.8,85.1z"></path> <polygon fill="currentColor" points="45.7,48.7 51.3,54.3 77.2,28.5 77.2,37.2 85.2,37.2 85.2,14.9 62.8,14.9 62.8,22.9 71.5,22.9"></polygon></svg> <span class="sr-only">(opens new window)</span></span></a>。</p> <blockquote><p><strong>摘要</strong>：在本文中，我们提出了一种使用移动机器人团队探索未知环境的新颖算法。所建议的算法是一种基于网格的搜索方法，该方法利用覆盖一个区域的三角形模式，从而确保了对整个区域的探索。所提出的算法包括两个阶段。在第一阶段，团队中的所有成员都创建一个共同的三角形网格，并将其放置在顶点上。在第二阶段，他们开始通过在网格的顶点之间移动来探索该区域。此外，假定机器人的通信范围是有限的，并且该算法基于机器人的最近邻居的信息。此外，我们在搜索操作中应用了机器人采用的新映射方法。给出了算法严格度为1的严格数学收敛证明。此外，我们的算法是使用真实机器人和环境的模拟器来实现和仿真的，还通过Adept Pioneer 3DX轮式移动机器人的实验进行了测试。</p></blockquote> <p><strong>第1节 引言</strong>，本论文主要是一个探索未知环境的算法，重在<strong>导航与地图构建</strong>，在多机器人系统中，控制算法必须考虑一些实际限制，例如内存使用，处理速度和通信带宽。映射和地图合并是多机器人系统中另外两个更具挑战性的问题。在单机器人系统中，机器人会绘制地图并仅自己使用地图。另一方面，在多机器人系统中，每个机器人都制作自己的地图，其他机器人应使用该地图以在算法中具有更好的性能。因此，地图合并对于多机器人系统至关重要。然而，由于<strong>机器人的坐标系不同</strong>，这是一个具有挑战性的问题。基于几何网格的和拓扑图是移动机器人地图制作的两种主要方法。尽管对于网格大小足够小的情况，第一种方法更为准确，但它需要大量内存，并且需要花费大量时间进行处理，尤其是在多机器人系统中进行地图合并时。因此，在多机器人系统中，拓扑图更加有效和可行。搜索区域以找到一些目标，探索整个区域并在建筑物中巡逻以检测潜在的入侵者是多机器人系统的各种相关应用。在多机器人系统中进行的许多研究都围绕搜索区域进行了各种假设。但是，很少有人提出针对环境形状和障碍的全面解决方案。</p> <p>在本文中，为了解决多机器人系统中的上述问题，我们提出了一种新的方法，用于对负责搜索整个或部分未知区域的多机器人团队进行分布式控制。搜索的目的可以是在该区域中找到一些目标，在该区域中频繁巡逻或在该区域的特定点上放置一些标志。建议的算法使用三角形网格模式，即机器人在搜索过程中肯定会穿过三角形网格的顶点。为了确保机器人能够访问该区域覆盖网格的所有顶点，它们必须具有一个公共的三角形网格。为了实现这一点，我们使用了两阶段算法。在第一阶段，机器人根据共识变量应用算法，以将自己部署在覆盖该区域的公共三角形网格的顶点上。在第二阶段，他们开始通过在公共三角形网格的顶点之间移动来搜索区域。第二阶段可以使用各种方案。机器人使用基于随机的算法将自身部署到六个相邻顶点之一。在本文中，我们介绍了一种新颖的方法，该方法是将机器人移动到其他机器人尚未访问的最近的顶点。</p> <p><strong>第2节 问题描述</strong>，假定机器人配备了用于检测目标的传感器，并且这些传感器具有半径为<span class="katex"><span class="katex-mathml"><math><semantics><mrow><msub><mi>r</mi><mi>s</mi></msub></mrow><annotation encoding="application/x-tex">r_s</annotation></semantics></math></span><span aria-hidden="true" class="katex-html"><span class="strut" style="height:0.43056em;"></span><span class="strut bottom" style="height:0.58056em;vertical-align:-0.15em;"></span><span class="base textstyle uncramped"><span class="mord"><span class="mord mathit" style="margin-right:0.02778em;">r</span><span class="vlist"><span style="top:0.15em;margin-right:0.05em;margin-left:-0.02778em;"><span class="fontsize-ensurer reset-size5 size5"><span style="font-size:0em;">​</span></span><span class="reset-textstyle scriptstyle cramped"><span class="mord mathit">s</span></span></span><span class="baseline-fix"><span class="fontsize-ensurer reset-size5 size5"><span style="font-size:0em;">​</span></span>​</span></span></span></span></span></span>的圆形感应区域，下图中，机器人位于三角形网格的顶点上，小圆圈是机器人的感应范围，大圆圈是机器人A的通讯范围</p> <p><img src="https://ftp.bmp.ovh/imgs/2020/08/896a79b4f6b0eee2.png" alt=""></p> <p><strong>第3节 分布式搜索算法第一阶段</strong>，在建议算法的第一阶段，机器人使用共识变量，制作了一个三角形的网格，该网格在团队的所有成员中都通用。首先，机器人位于区域<span class="katex"><span class="katex-mathml"><math><semantics><mrow><mi>W</mi></mrow><annotation encoding="application/x-tex">W</annotation></semantics></math></span><span aria-hidden="true" class="katex-html"><span class="strut" style="height:0.68333em;"></span><span class="strut bottom" style="height:0.68333em;vertical-align:0em;"></span><span class="base textstyle uncramped"><span class="mord mathit" style="margin-right:0.13889em;">W</span></span></span></span>中的任何位置。每个机器人都相对于自己的坐标系分配其位置和航向角。假定机器人在起点的中心是其坐标系的原点，并且其航向矢量是x轴。下图展示了使用来自邻居的信息更新共识变量<span class="katex"><span class="katex-mathml"><math><semantics><mrow><mi>θ</mi></mrow><annotation encoding="application/x-tex">\theta</annotation></semantics></math></span><span aria-hidden="true" class="katex-html"><span class="strut" style="height:0.69444em;"></span><span class="strut bottom" style="height:0.69444em;vertical-align:0em;"></span><span class="base textstyle uncramped"><span class="mord mathit" style="margin-right:0.02778em;">θ</span></span></span></span>和<span class="katex"><span class="katex-mathml"><math><semantics><mrow><mi>q</mi></mrow><annotation encoding="application/x-tex">q</annotation></semantics></math></span><span aria-hidden="true" class="katex-html"><span class="strut" style="height:0.43056em;"></span><span class="strut bottom" style="height:0.625em;vertical-align:-0.19444em;"></span><span class="base textstyle uncramped"><span class="mord mathit" style="margin-right:0.03588em;">q</span></span></span></span>。</p> <p><img src="https://ftp.bmp.ovh/imgs/2020/08/b40505e33875aece.png" alt=""></p> <p>下图展示机器人将移动到其三角网格的最近顶点。</p> <p><img src="https://ftp.bmp.ovh/imgs/2020/08/a0c66f476bb11109.png" alt=""></p> <p><strong>第4节 分布式搜索算法第二阶段</strong>，如前一节所述，建议算法的第一阶段将所有机器人定位在公共三角形网格<span class="katex"><span class="katex-mathml"><math><semantics><mrow><mi>T</mi></mrow><annotation encoding="application/x-tex">T</annotation></semantics></math></span><span aria-hidden="true" class="katex-html"><span class="strut" style="height:0.68333em;"></span><span class="strut bottom" style="height:0.68333em;vertical-align:0em;"></span><span class="base textstyle uncramped"><span class="mord mathit" style="margin-right:0.13889em;">T</span></span></span></span>的顶点上。下一步将是基于在区域地图的各个顶点之间移动机器人来搜索区域<span class="katex"><span class="katex-mathml"><math><semantics><mrow><mi>W</mi></mrow><annotation encoding="application/x-tex">W</annotation></semantics></math></span><span aria-hidden="true" class="katex-html"><span class="strut" style="height:0.68333em;"></span><span class="strut bottom" style="height:0.68333em;vertical-align:0em;"></span><span class="base textstyle uncramped"><span class="mord mathit" style="margin-right:0.13889em;">W</span></span></span></span>。在这方面，可以考虑一些方案来搜索该区域。第一种情况是探索整个区域，当机器人搜索不确定数量的目标时，该区域可能适用。因此，要检测所有可能的目标，机器人团队必须搜索整个区域。该区域的巡逻是该方案的另一种应用，在这种情况下，机器人应连续移动以检测可能的入侵者。在给定数量的目标（这是我们的第二种情况）的情况下，应在检测到所有目标时停止搜索操作，而不要搜索整个区域。</p> <p>4.1 搜索整个区域<br>
4.2 搜索目标<br>
4.3 巡逻<br>
4.4 机器人的动作</p> <p><strong>第5节 仿真结果</strong>，为了验证建议的算法，采用了计算机仿真。区域<span class="katex"><span class="katex-mathml"><math><semantics><mrow><mi>W</mi></mrow><annotation encoding="application/x-tex">W</annotation></semantics></math></span><span aria-hidden="true" class="katex-html"><span class="strut" style="height:0.68333em;"></span><span class="strut bottom" style="height:0.68333em;vertical-align:0em;"></span><span class="base textstyle uncramped"><span class="mord mathit" style="margin-right:0.13889em;">W</span></span></span></span>由几个机器人进行搜索（见下图）。</p> <p><img src="https://ftp.bmp.ovh/imgs/2020/08/535f7c4941867179.png" alt=""></p> <p>应用算法第二阶段后的机器人轨迹；（a）3分钟21s之后，（b）5分钟45s之后，（c）7分钟26s之后，（d）8分钟23s之后。</p> <p><img src="https://ftp.bmp.ovh/imgs/2020/08/60d4d2a8dc0f4fcf.png" alt=""></p> <p><strong>第6节 真实机器人实验</strong>，在本节中，将介绍使用真实机器人的实验结果。 我们使用Pioneer 3DX机器人来实现所提出的算法。 先锋3DX是全球最受欢迎的研究型移动机器人之一。</p> <p><strong>结论</strong>：在本文中，我们开发了一种分布式控制算法，以驱动多机器人团队探索未知区域。我们使用了三角形网格图案和两阶段算法作为控制律，以便机器人在搜索过程中移动通过网格的顶点。因此，保证了对整个区域的完整搜索。已经证明了所提出算法收敛的数学严格证明。此外，已经提出了使用MobileSim（一个真实的机器人和环境的强大模拟器）进行的计算机仿真结果，以证明该算法是有效且实用的。此外，已经使用Pioneer3DX轮式移动机器人进行了实验，以确认我们建议的算法的性能。实际机器人实验的结果表明，该算法非常实用。在实验过程中，未观察到车轮里程表上的可见或严重漂移，但如果网格的顶点数很大，则可能很重要。解决这个问题是我们未来工作的方向。</p> <h2 id="_2015-将时间计划与概率推理相结合进行自主监视任务"><a href="#_2015-将时间计划与概率推理相结合进行自主监视任务" class="header-anchor">#</a> [2015]将时间计划与概率推理相结合进行自主监视任务</h2> <p>8月15日阅，论文名称：Combining temporal planning with probabilistic reasoning for autonomous surveillance missions，2015年，《Auton Robot》，作者来自<em>伦敦大学</em>，<a href="https://wws.lanzous.com/ie9iFfs0d0b" target="_blank" rel="noopener noreferrer">论文查看<span><svg xmlns="http://www.w3.org/2000/svg" aria-hidden="true" focusable="false" x="0px" y="0px" viewBox="0 0 100 100" width="15" height="15" class="icon outbound"><path fill="currentColor" d="M18.8,85.1h56l0,0c2.2,0,4-1.8,4-4v-32h-8v28h-48v-48h28v-8h-32l0,0c-2.2,0-4,1.8-4,4v56C14.8,83.3,16.6,85.1,18.8,85.1z"></path> <polygon fill="currentColor" points="45.7,48.7 51.3,54.3 77.2,28.5 77.2,37.2 85.2,37.2 85.2,14.9 62.8,14.9 62.8,22.9 71.5,22.9"></polygon></svg> <span class="sr-only">(opens new window)</span></span></a>。</p> <blockquote><p><strong>摘要</strong>：设计支撑监视任务中的无人机行为的技术尤其具有挑战性，因为这些无人机在不确定和不可预测的环境中运行，尽管资源有限，但它们必须应付很低稳定性和紧迫的期限。最先进的技术通常使用<strong>概率算法</strong>，这些算法在复杂的实际场景中会承受<strong>较高的计算成本</strong>。为了克服这些限制，我们提出了一种混合方法，该方法将基于蒙特卡洛模拟提供的目标运动模型的概率推理与自动任务计划提供的长期战略能力相结合。我们通过专注于一个特定的监视任务，搜索和跟踪，以及使用两种不同的无人机，在仿真中部署的固定翼无人机和在物理环境中部署的“Parrot AR.Drone2.0”四轴飞行器，来展示我们的方法。我们的实验结果表明，当我们处理现实任务时，我们独特的将概率推理和确定性推理相结合的方式将获得回报。</p></blockquote> <p><strong>概览</strong>：论文问题、解决方案、解决方案主要创新点。</p> <ol><li>问题：无人机监视通常使用概率算法，但是在复杂环境中计算成本较高；</li> <li>解决方法：提出了一种混合方法，该方法将基于蒙特卡洛模拟提供的目标运动模型的概率推理与自动任务计划提供的长期战略能力相结合；</li> <li>创新点：概率推理和确定性推理相结合。</li></ol> <p><strong>第1节 引言</strong>，监视问题的特征在于两种对象：观察者和目标。观察者可能是移动的或固定的，目标可能知道他们正在被观察，并且可能会躲避或不躲避。在本文中，我们专注于搜索和跟踪（search-and-tracking，SaT），它涉及搜索移动目标并在找到目标后对其进行跟踪。</p> <p>在本文中，我们将之前基于计划的SaT方法与蒙特卡洛（Monte Carlo，MC）方法相结合。 通过将其与基于目标的运动模型和环境结构的概率推理相集成，我们将方法进一步迈进了一步。 在我们的新型混合技术中，我们应用蒙特卡洛模拟（Monte Carlo Simulation，MCS）来估计目标的可能轨迹，并为目标位置构建细粒度的概率分布（PD）图，同时使用规划方法对此图进行推理并创建长距离图。为观察者制定长期战略计划，以最大程度地重新发现目标。 MCS基于有关目标的历史信息，其运动的物理模型以及有关操作区域的拓扑信息来工作。</p> <p><strong>第2节 搜索与跟踪</strong>，SaT任务旨在跟随目标到达目的地，并分两个阶段进行，这两个阶段不断交织，如下图所示，（1）追踪：观察者飞越目标，观察其进度；（2）搜索：观察者迷失了目标，并进行了一系列演习以重新发现它。 发现目标后，观察者将切换回跟踪。</p> <p><img src="https://ftp.bmp.ovh/imgs/2020/08/2e9e09721cca2e71.png" alt=""></p> <p><strong>第3节 基于计划的搜索与跟踪方法</strong>，在SaT任务的跟踪阶段，观察者跟随目标，观察其进度。</p> <p><strong>第4节 搜索操作</strong>，符合SaT和SaR（Search-and-Rescue，搜索和救援）国际标准准则，我们采用以下程序来管理SaT任务的搜索阶段，其中每个步骤在我们的系统中都是完全自动化的：</p> <ol><li>确定应该进行搜索工作的最佳区域，这是最有可能找到目标的区域；</li> <li>将该区域划分为适当的子区域，以分配给各个搜索模式，这些模式是用于调查指定区域的一组操作；</li> <li>生成一组搜索模式以最佳地覆盖每个子区域并选择其方向；</li> <li>选择生成的搜索模式的一个子集以执行并随时间排序；</li> <li>执行选定的模式序列，如果重新发现目标，则切换回跟踪。</li></ol> <p>下图展示了SaT任务中使用的标准搜索模式：</p> <p>(a)平行轨道搜索，Parallel Track Search，如果搜索区域较大且水平，则仅知道目标的大致位置，并且需要均匀的覆盖范围；</p> <p>(b)爬行线搜索，Creeping Line Search，如果搜索区域狭窄且较长，并且目标的可能位置被认为在搜索轨道的两侧；</p> <p>(c)螺旋搜索，Spiral search，如果搜索区域很小，并且目标位置在接近范围内；</p> <p>(d)扩大广场，Expanding Square Search，与螺旋搜索一样</p> <p>(e)部门搜索，Sector Search，与扩大广场搜索特点相似，它具有以下优点：覆盖范围集中在搜索区域的中心，比扩大广场搜索更容易飞行，并且可以从多个角度查看搜索区域；</p> <p>(f)轮廓搜索（Contour Search ）图中未展示，用于巡逻障碍物，在我们的应用程序中始终假定其为多边形。</p> <p><img src="https://ftp.bmp.ovh/imgs/2020/08/77ec91d26f546259.png" alt=""></p> <p><strong>第5节 通过概率模型进行轨迹预测</strong>，在SaT中，计划者的作用是选择一组搜索模式，并随着时间的推移对它们进行排序。为了有效运作，我们需要为计划者提供初始的候选搜索模式库，从中选择要执行的搜索模式。最好保持该集合的基数较小，以减小计算复杂度。我们执行MCS来识别搜索区域中的点，这些点表示在不同的时间点找到目标的可能性最高，然后创建以这些点为中心的候选模式。</p> <p>5.1 图构建<br>
5.2 概率运动模型<br>
5.3 边缘分布的近似</p> <p><strong>第6节 候选搜索模式的生成</strong>，多亏了MCS，我们的算法仅生成具有很高重新发现概率的候选者，从而使计划者可以将其推理限制在有限的有希望模式中。我们使用两种不同大小的模式，即小和大。小图案覆盖了地图的有限部分，但它们的准确性很高。 另一方面，较大的图案会覆盖更广的范围，但准确性较差。</p> <p>如下图所示，MCS和候选模式生成阶段的结果。在每个时间片中，以相同的颜色可视化聚集一个以上粒子的细胞。对于每个时间检查点，候选者生成算法都会创建一个以该单元格为中心的螺旋（黄色圆圈），该螺旋在该时间内找到目标的可能性最高。</p> <p><img src="https://ftp.bmp.ovh/imgs/2020/08/03821b672a8f96e5.png" alt=""></p> <p><strong>第7节 按计划搜索</strong></p> <p>由于观察者资源有限，并非所有已识别的候选搜索模式都可以执行。然后面临的挑战是，确定应选择执行哪些候选人，何时应准确执行候选人以及应重复多少次。我们将选择搜索模式并对其进行排序的任务视为计划问题。我们为每个模式分配一个与时间相关的奖励，即一个值，它对应于在搜索模式覆盖的区域中找到目标的期望。根据模式的奖励，计划者可以选择一系列模式，以最大化重新发现目标的累计期望。</p> <p>7.1 使用非平稳MDP进行建模<br>
7.2 规划领域<br>
7.3 在PDDL2.2中为无人机和四旋翼飞机建模<br>
7.4 规划问题<br>
7.5 计划机制</p> <p><strong>第8节 实验结果</strong>，<strong>第9节 相关工作</strong>。</p> <p><strong>结论与未来工作</strong>：在本文中，我们提出了一种将时间规划与蒙特卡洛模拟相结合的自主SaT混合方法。 这种方法有很多好处。 由于使用了搜索模式序列，它们的大小和方向分别可以是任意大小和方向，因此我们能够检查大型且异类的地理区域。同时，由于我们使用自动化计划生成这些模式序列，因此我们的方法能够在较长的时间范围内构建任务计划。我们的方法可以轻松地适应各种目标行为和环境。我们的SaT方法可以轻松修改以支持其他机器人应用程序。在以后的工作中，我们打算构造一个不同的规划模型，这将使​​我们在选择要执行的模式序列时考虑搜索失败的结果。</p> <h2 id="_2015-使用多机器人网络进行分散式多目标搜索"><a href="#_2015-使用多机器人网络进行分散式多目标搜索" class="header-anchor">#</a> [2015]使用多机器人网络进行分散式多目标搜索</h2> <p>8月16日阅，论文名称：Decentralized simultaneous multi-target exploration using a connected network of multiple robots，2015年，《Auton Robot》，作者来自<em>德国马克斯·普朗克智能系统研究所</em>，<a href="https://wws.lanzous.com/iDk9Tfs0d1c" target="_blank" rel="noopener noreferrer">论文查看<span><svg xmlns="http://www.w3.org/2000/svg" aria-hidden="true" focusable="false" x="0px" y="0px" viewBox="0 0 100 100" width="15" height="15" class="icon outbound"><path fill="currentColor" d="M18.8,85.1h56l0,0c2.2,0,4-1.8,4-4v-32h-8v28h-48v-48h28v-8h-32l0,0c-2.2,0-4,1.8-4,4v56C14.8,83.3,16.6,85.1,18.8,85.1z"></path> <polygon fill="currentColor" points="45.7,48.7 51.3,54.3 77.2,28.5 77.2,37.2 85.2,37.2 85.2,14.9 62.8,14.9 62.8,22.9 71.5,22.9"></polygon></svg> <span class="sr-only">(opens new window)</span></span></a>。</p> <blockquote><p><strong>摘要</strong>：本文提出了一种用于多机器人系统的新型分散控制策略，该策略可实现并行多目标探索，同时确保杂乱的3D环境中的时变连接拓扑。通过基于最新的连接维护方法，可以确保灵活的连续连接，该方法同时考虑了有限的范围，视线可见性和避免碰撞。通过在探索任务期间动态分配具有不同运动行为的机器人，可以确保分散式多目标探索算法的完整性。一个主要类别要根据当前领导者的行进效率以及行进力和连接力之间的方向对齐，对主行进力进行适当的缩减。这支持领导者始终达到其当前目标，并且在更大的时间范围内，整个团队可以在有限的时间内实现整体任务。一组由多个四旋翼无人机组成的广泛的蒙特卡洛模拟显示了所提方法的可扩展性和有效性，并且实验验证了其实用性。</p></blockquote> <p><strong>第1节 引言</strong>， 多机器人系统的成功是基于其并行执行若干小任务的能力，这些小任务组成了较大的复杂任务，例如，检查在机器人运动过程中离线或在线生成的一定数量的位置（例如：勘探，数据收集，监视，大规模医疗供应或搜救。在所有这些情况下，一组许多单个机器人和一个多机器人系统之间的<strong>根本区别</strong>是（显式或隐式）通信的能力，以便随后为共同的目标进行协作。多机器人系统的另一个<strong>显著特征</strong>是缺少中央计划单元以及所有通信基础设施，从而导致算法设计和实现的分散方法。尽管只要组保持连接，仍可以与机器人组中的每个其他机器人通信（通过多跳），但在分散式方法中，仅假定每个机器人都能够与其一跳附近的机器人通信（即通常在空间上接近的对象）。当考虑多个机器人组时，这带来了通信可扩展性和计算复杂性的优势。</p> <p>每个机器人与组中任何其他机器人共享信息（可能通过多跳/迭代）的可能性是典型的多机器人算法的基本要求，众所周知，它直接与机器人的连通性有关。机器人之间交互底层的<strong>图</strong>建模。图连接性是正确融合每个机器人收集的信息的先决条件，例如，用于映射，定位以及确定要采取的下一步操作。因此，在机器人运动期间保持图连通性是一个基本要求。然而，例如，由于机载感测/通信设备的能力有限，其可能受到诸如遮挡或最大范围之类的约束所阻碍，因此在许多情况下，连接性维护可能并不是一件容易的事。鉴于沟通对于多机器人团队的成功运作起着至关重要的作用，因此，尽管在机器人之间的感测/限制下，过去几年来花费了大量精力来设计能够保持图形连接性的策略也就不足为奇了。交流的可能性</p> <p>通常，固定拓扑方法代表保守的策略，该策略通过限制交互图的任何成对链接在任务执行期间被破坏来实现连接性维护。另一种可能性是针对周期性连接策略，其中每个机器人可以在一段时间内与组保持分离，然后在必要时重新加入。相反，连续连接方法尝试获得最大的灵活性（与固定拓扑情况不同，可以连续断开和恢复链接），同时随时保留组中任何两个节点通过（可能是多跳）共享信息的基本能力。路径（与定期连接方法不同）。</p> <p>关于这种最新技术，本文要解决的问题是为杂乱环境中的移动机器人团队设计一种多目标探索/访问策略，该策略能够（i）允许在以下位置访问多个目标一次（以提高勘探效率），而（ii）始终保证组的连接性维护，尽管存在一些代表实际情况的典型传感/通信约束，（iii）不需要存在中央节点或处理单元（因此，开发完全分散的架构），并且（iv）不需要在任务开始时就知道所有目标（因此考虑在线目标生成）。</p> <p><strong>第2节 系统模型和问题设置</strong>，我们考虑一组在3D障碍物环境中运行的<span class="katex"><span class="katex-mathml"><math><semantics><mrow><mi>N</mi></mrow><annotation encoding="application/x-tex">N</annotation></semantics></math></span><span aria-hidden="true" class="katex-html"><span class="strut" style="height:0.68333em;"></span><span class="strut bottom" style="height:0.68333em;vertical-align:0em;"></span><span class="base textstyle uncramped"><span class="mord mathit" style="margin-right:0.10903em;">N</span></span></span></span>个机器人，并用<span class="katex"><span class="katex-mathml"><math><semantics><mrow><msub><mi>q</mi><mi>i</mi></msub><mo>∈</mo><msup><mi>R</mi><mn>3</mn></msup></mrow><annotation encoding="application/x-tex">q_i \in R^3</annotation></semantics></math></span><span aria-hidden="true" class="katex-html"><span class="strut" style="height:0.8141079999999999em;"></span><span class="strut bottom" style="height:1.008548em;vertical-align:-0.19444em;"></span><span class="base textstyle uncramped"><span class="mord"><span class="mord mathit" style="margin-right:0.03588em;">q</span><span class="vlist"><span style="top:0.15em;margin-right:0.05em;margin-left:-0.03588em;"><span class="fontsize-ensurer reset-size5 size5"><span style="font-size:0em;">​</span></span><span class="reset-textstyle scriptstyle cramped"><span class="mord mathit">i</span></span></span><span class="baseline-fix"><span class="fontsize-ensurer reset-size5 size5"><span style="font-size:0em;">​</span></span>​</span></span></span><span class="mrel">∈</span><span class="mord"><span class="mord mathit" style="margin-right:0.00773em;">R</span><span class="vlist"><span style="top:-0.363em;margin-right:0.05em;"><span class="fontsize-ensurer reset-size5 size5"><span style="font-size:0em;">​</span></span><span class="reset-textstyle scriptstyle uncramped"><span class="mord mathrm">3</span></span></span><span class="baseline-fix"><span class="fontsize-ensurer reset-size5 size5"><span style="font-size:0em;">​</span></span>​</span></span></span></span></span></span>表示第<span class="katex"><span class="katex-mathml"><math><semantics><mrow><mi>i</mi></mrow><annotation encoding="application/x-tex">i</annotation></semantics></math></span><span aria-hidden="true" class="katex-html"><span class="strut" style="height:0.65952em;"></span><span class="strut bottom" style="height:0.65952em;vertical-align:0em;"></span><span class="base textstyle uncramped"><span class="mord mathit">i</span></span></span></span>个机器人的参考点在惯性世界框架中的位置。我们还让<span class="katex"><span class="katex-mathml"><math><semantics><mrow><mi>O</mi></mrow><annotation encoding="application/x-tex">O</annotation></semantics></math></span><span aria-hidden="true" class="katex-html"><span class="strut" style="height:0.68333em;"></span><span class="strut bottom" style="height:0.68333em;vertical-align:0em;"></span><span class="base textstyle uncramped"><span class="mord mathit" style="margin-right:0.02778em;">O</span></span></span></span>为环境中的障碍点集。假定每个机器人<span class="katex"><span class="katex-mathml"><math><semantics><mrow><mi>i</mi></mrow><annotation encoding="application/x-tex">i</annotation></semantics></math></span><span aria-hidden="true" class="katex-html"><span class="strut" style="height:0.65952em;"></span><span class="strut bottom" style="height:0.65952em;vertical-align:0em;"></span><span class="base textstyle uncramped"><span class="mord mathit">i</span></span></span></span>都配有一个全向传感器，该传感器能够测量另一个机器人<span class="katex"><span class="katex-mathml"><math><semantics><mrow><mi>j</mi></mrow><annotation encoding="application/x-tex">j</annotation></semantics></math></span><span aria-hidden="true" class="katex-html"><span class="strut" style="height:0.65952em;"></span><span class="strut bottom" style="height:0.85396em;vertical-align:-0.19444em;"></span><span class="base textstyle uncramped"><span class="mord mathit" style="margin-right:0.05724em;">j</span></span></span></span>的相对位置<span class="katex"><span class="katex-mathml"><math><semantics><mrow><msub><mi>q</mi><mi>j</mi></msub><mo>−</mo><msub><mi>q</mi><mi>i</mi></msub></mrow><annotation encoding="application/x-tex">q_j-q_i</annotation></semantics></math></span><span aria-hidden="true" class="katex-html"><span class="strut" style="height:0.58333em;"></span><span class="strut bottom" style="height:0.8694379999999999em;vertical-align:-0.286108em;"></span><span class="base textstyle uncramped"><span class="mord"><span class="mord mathit" style="margin-right:0.03588em;">q</span><span class="vlist"><span style="top:0.15em;margin-right:0.05em;margin-left:-0.03588em;"><span class="fontsize-ensurer reset-size5 size5"><span style="font-size:0em;">​</span></span><span class="reset-textstyle scriptstyle cramped"><span class="mord mathit" style="margin-right:0.05724em;">j</span></span></span><span class="baseline-fix"><span class="fontsize-ensurer reset-size5 size5"><span style="font-size:0em;">​</span></span>​</span></span></span><span class="mbin">−</span><span class="mord"><span class="mord mathit" style="margin-right:0.03588em;">q</span><span class="vlist"><span style="top:0.15em;margin-right:0.05em;margin-left:-0.03588em;"><span class="fontsize-ensurer reset-size5 size5"><span style="font-size:0em;">​</span></span><span class="reset-textstyle scriptstyle cramped"><span class="mord mathit">i</span></span></span><span class="baseline-fix"><span class="fontsize-ensurer reset-size5 size5"><span style="font-size:0em;">​</span></span>​</span></span></span></span></span></span>，条件是：</p> <ol><li><span class="katex"><span class="katex-mathml"><math><semantics><mrow><mi mathvariant="normal">∣</mi><mi mathvariant="normal">∣</mi><msub><mi>q</mi><mi>j</mi></msub><mo>−</mo><msub><mi>q</mi><mi>i</mi></msub><mi mathvariant="normal">∣</mi><mi mathvariant="normal">∣</mi><mo>&lt;</mo><msub><mi>R</mi><mi>s</mi></msub></mrow><annotation encoding="application/x-tex">||q_j-q_i||&lt;R_s</annotation></semantics></math></span><span aria-hidden="true" class="katex-html"><span class="strut" style="height:0.75em;"></span><span class="strut bottom" style="height:1.036108em;vertical-align:-0.286108em;"></span><span class="base textstyle uncramped"><span class="mord mathrm">∣</span><span class="mord mathrm">∣</span><span class="mord"><span class="mord mathit" style="margin-right:0.03588em;">q</span><span class="vlist"><span style="top:0.15em;margin-right:0.05em;margin-left:-0.03588em;"><span class="fontsize-ensurer reset-size5 size5"><span style="font-size:0em;">​</span></span><span class="reset-textstyle scriptstyle cramped"><span class="mord mathit" style="margin-right:0.05724em;">j</span></span></span><span class="baseline-fix"><span class="fontsize-ensurer reset-size5 size5"><span style="font-size:0em;">​</span></span>​</span></span></span><span class="mbin">−</span><span class="mord"><span class="mord mathit" style="margin-right:0.03588em;">q</span><span class="vlist"><span style="top:0.15em;margin-right:0.05em;margin-left:-0.03588em;"><span class="fontsize-ensurer reset-size5 size5"><span style="font-size:0em;">​</span></span><span class="reset-textstyle scriptstyle cramped"><span class="mord mathit">i</span></span></span><span class="baseline-fix"><span class="fontsize-ensurer reset-size5 size5"><span style="font-size:0em;">​</span></span>​</span></span></span><span class="mord mathrm">∣</span><span class="mord mathrm">∣</span><span class="mrel">&lt;</span><span class="mord"><span class="mord mathit" style="margin-right:0.00773em;">R</span><span class="vlist"><span style="top:0.15em;margin-right:0.05em;margin-left:-0.00773em;"><span class="fontsize-ensurer reset-size5 size5"><span style="font-size:0em;">​</span></span><span class="reset-textstyle scriptstyle cramped"><span class="mord mathit">s</span></span></span><span class="baseline-fix"><span class="fontsize-ensurer reset-size5 size5"><span style="font-size:0em;">​</span></span>​</span></span></span></span></span></span>，其中<span class="katex"><span class="katex-mathml"><math><semantics><mrow><msub><mi>R</mi><mi>s</mi></msub><mo>&gt;</mo><mn>0</mn></mrow><annotation encoding="application/x-tex">R_s&gt;0</annotation></semantics></math></span><span aria-hidden="true" class="katex-html"><span class="strut" style="height:0.68333em;"></span><span class="strut bottom" style="height:0.83333em;vertical-align:-0.15em;"></span><span class="base textstyle uncramped"><span class="mord"><span class="mord mathit" style="margin-right:0.00773em;">R</span><span class="vlist"><span style="top:0.15em;margin-right:0.05em;margin-left:-0.00773em;"><span class="fontsize-ensurer reset-size5 size5"><span style="font-size:0em;">​</span></span><span class="reset-textstyle scriptstyle cramped"><span class="mord mathit">s</span></span></span><span class="baseline-fix"><span class="fontsize-ensurer reset-size5 size5"><span style="font-size:0em;">​</span></span>​</span></span></span><span class="mrel">&gt;</span><span class="mord mathrm">0</span></span></span></span>是传感器的最大感应范围，</li> <li>即，将<span class="katex"><span class="katex-mathml"><math><semantics><mrow><msub><mi>q</mi><mi>i</mi></msub></mrow><annotation encoding="application/x-tex">q_i</annotation></semantics></math></span><span aria-hidden="true" class="katex-html"><span class="strut" style="height:0.43056em;"></span><span class="strut bottom" style="height:0.625em;vertical-align:-0.19444em;"></span><span class="base textstyle uncramped"><span class="mord"><span class="mord mathit" style="margin-right:0.03588em;">q</span><span class="vlist"><span style="top:0.15em;margin-right:0.05em;margin-left:-0.03588em;"><span class="fontsize-ensurer reset-size5 size5"><span style="font-size:0em;">​</span></span><span class="reset-textstyle scriptstyle cramped"><span class="mord mathit">i</span></span></span><span class="baseline-fix"><span class="fontsize-ensurer reset-size5 size5"><span style="font-size:0em;">​</span></span>​</span></span></span></span></span></span>连接到<span class="katex"><span class="katex-mathml"><math><semantics><mrow><msub><mi>q</mi><mi>j</mi></msub></mrow><annotation encoding="application/x-tex">q_j</annotation></semantics></math></span><span aria-hidden="true" class="katex-html"><span class="strut" style="height:0.43056em;"></span><span class="strut bottom" style="height:0.716668em;vertical-align:-0.286108em;"></span><span class="base textstyle uncramped"><span class="mord"><span class="mord mathit" style="margin-right:0.03588em;">q</span><span class="vlist"><span style="top:0.15em;margin-right:0.05em;margin-left:-0.03588em;"><span class="fontsize-ensurer reset-size5 size5"><span style="font-size:0em;">​</span></span><span class="reset-textstyle scriptstyle cramped"><span class="mord mathit" style="margin-right:0.05724em;">j</span></span></span><span class="baseline-fix"><span class="fontsize-ensurer reset-size5 size5"><span style="font-size:0em;">​</span></span>​</span></span></span></span></span></span>的线段与任何障碍点的距离至少为<span class="katex"><span class="katex-mathml"><math><semantics><mrow><msub><mi>R</mi><mi>o</mi></msub><mo>&gt;</mo><mn>0</mn></mrow><annotation encoding="application/x-tex">R_o&gt;0</annotation></semantics></math></span><span aria-hidden="true" class="katex-html"><span class="strut" style="height:0.68333em;"></span><span class="strut bottom" style="height:0.83333em;vertical-align:-0.15em;"></span><span class="base textstyle uncramped"><span class="mord"><span class="mord mathit" style="margin-right:0.00773em;">R</span><span class="vlist"><span style="top:0.15em;margin-right:0.05em;margin-left:-0.00773em;"><span class="fontsize-ensurer reset-size5 size5"><span style="font-size:0em;">​</span></span><span class="reset-textstyle scriptstyle cramped"><span class="mord mathit">o</span></span></span><span class="baseline-fix"><span class="fontsize-ensurer reset-size5 size5"><span style="font-size:0em;">​</span></span>​</span></span></span><span class="mrel">&gt;</span><span class="mord mathrm">0</span></span></span></span>。</li></ol> <p>这两个条件解释了感受性传感器的两个共同特征，即存在有限的感测范围<span class="katex"><span class="katex-mathml"><math><semantics><mrow><msub><mi>R</mi><mi>s</mi></msub></mrow><annotation encoding="application/x-tex">R_s</annotation></semantics></math></span><span aria-hidden="true" class="katex-html"><span class="strut" style="height:0.68333em;"></span><span class="strut bottom" style="height:0.83333em;vertical-align:-0.15em;"></span><span class="base textstyle uncramped"><span class="mord"><span class="mord mathit" style="margin-right:0.00773em;">R</span><span class="vlist"><span style="top:0.15em;margin-right:0.05em;margin-left:-0.00773em;"><span class="fontsize-ensurer reset-size5 size5"><span style="font-size:0em;">​</span></span><span class="reset-textstyle scriptstyle cramped"><span class="mord mathit">s</span></span></span><span class="baseline-fix"><span class="fontsize-ensurer reset-size5 size5"><span style="font-size:0em;">​</span></span>​</span></span></span></span></span></span>，以及对无遮挡视线可见性的需求。</p> <p>2.1 多目标探索问题，我们考虑了各种各样的问题，其中每个机器人运行一个黑盒算法，该算法在网上产生连续可调的目标列表，这些目标必须按给出的顺序由机器人访问。我们将此算法称为第<span class="katex"><span class="katex-mathml"><math><semantics><mrow><mi>i</mi></mrow><annotation encoding="application/x-tex">i</annotation></semantics></math></span><span aria-hidden="true" class="katex-html"><span class="strut" style="height:0.65952em;"></span><span class="strut bottom" style="height:0.65952em;vertical-align:0em;"></span><span class="base textstyle uncramped"><span class="mord mathit">i</span></span></span></span>个机器人的目标生成器，并且还假设机器人i知道了从当前位置<span class="katex"><span class="katex-mathml"><math><semantics><mrow><msub><mi>q</mi><mi>i</mi></msub></mrow><annotation encoding="application/x-tex">q_i</annotation></semantics></math></span><span aria-hidden="true" class="katex-html"><span class="strut" style="height:0.43056em;"></span><span class="strut bottom" style="height:0.625em;vertical-align:-0.19444em;"></span><span class="base textstyle uncramped"><span class="mord"><span class="mord mathit" style="margin-right:0.03588em;">q</span><span class="vlist"><span style="top:0.15em;margin-right:0.05em;margin-left:-0.03588em;"><span class="fontsize-ensurer reset-size5 size5"><span style="font-size:0em;">​</span></span><span class="reset-textstyle scriptstyle cramped"><span class="mord mathit">i</span></span></span><span class="baseline-fix"><span class="fontsize-ensurer reset-size5 size5"><span style="font-size:0em;">​</span></span>​</span></span></span></span></span></span>到达下一个位置所需的地图部分。</p> <p><strong>第3节 分散算法</strong>，在本节中，我们描述了旨在产生解决问题1的行进力<span class="katex"><span class="katex-mathml"><math><semantics><mrow><msub><mi>f</mi><mi>i</mi></msub></mrow><annotation encoding="application/x-tex">f_i</annotation></semantics></math></span><span aria-hidden="true" class="katex-html"><span class="strut" style="height:0.69444em;"></span><span class="strut bottom" style="height:0.8888799999999999em;vertical-align:-0.19444em;"></span><span class="base textstyle uncramped"><span class="mord"><span class="mord mathit" style="margin-right:0.10764em;">f</span><span class="vlist"><span style="top:0.15em;margin-right:0.05em;margin-left:-0.10764em;"><span class="fontsize-ensurer reset-size5 size5"><span style="font-size:0em;">​</span></span><span class="reset-textstyle scriptstyle cramped"><span class="mord mathit">i</span></span></span><span class="baseline-fix"><span class="fontsize-ensurer reset-size5 size5"><span style="font-size:0em;">​</span></span>​</span></span></span></span></span></span>的分布式算法。我们注意到，这种自治分布式算法的设计需要特别注意：在（1）中添加到广义连接力时，行进力<span class="katex"><span class="katex-mathml"><math><semantics><mrow><msub><mi>f</mi><mi>i</mi></msub></mrow><annotation encoding="application/x-tex">f_i</annotation></semantics></math></span><span aria-hidden="true" class="katex-html"><span class="strut" style="height:0.69444em;"></span><span class="strut bottom" style="height:0.8888799999999999em;vertical-align:-0.19444em;"></span><span class="base textstyle uncramped"><span class="mord"><span class="mord mathit" style="margin-right:0.10764em;">f</span><span class="vlist"><span style="top:0.15em;margin-right:0.05em;margin-left:-0.10764em;"><span class="fontsize-ensurer reset-size5 size5"><span style="font-size:0em;">​</span></span><span class="reset-textstyle scriptstyle cramped"><span class="mord mathit">i</span></span></span><span class="baseline-fix"><span class="fontsize-ensurer reset-size5 size5"><span style="font-size:0em;">​</span></span>​</span></span></span></span></span></span>应充分利用团队能力，在可能的情况下同时访问所有机器人的目标，同时，由于硬连接的同时存在，不应导致机器人卡住的“局部最小值”约束。</p> <p>3.1 表示法和算法概述<br>
3.2 启动阶段<br>
3.3 选举“主要旅行者”<br>
3.4 规划算法<br>
3.5 规划算法的完整性<br>
3.6 运动控制算法<br>
3.7 行进效率，力对准和自适应增益</p> <p><strong>第4节 模拟与实验</strong>，在本节中，我们报告了旨在说明和验证所提出方法的广泛模拟和实验活动的结果。所有仿真（和实验）结果均在3D环境中运行，尽管在视频中仅报告了2D透视情况（因此，看起来像“碰撞”的机器人实际上在不同的高度飞行，因为它们的通用连接性力防止任何可能的机器人间碰撞）。</p> <p><strong>结论</strong>：在本文中，我们提出了一种新颖的分布式分散控制策略，该策略能够同时进行多目标探索，同时确保3D混乱环境中的时变连接拓扑。我们提供了对算法的详细描述，该算法有效地利用了组中机器人的四个动态角色。特别地，“连接器”是没有活动目标的机器人，“锚定”是靠近其所需位置的机器人，而所有其他机器人都朝着目标移动。始终保证最多拥有一个领导美德的“主要旅行者”。所有其他机器人（“次要旅行者”）都必须调整其运动计划，以方便“主要旅行者”的访问任务。此功能可确保“主要旅行者”始终能够达到其目标，从而最终可以得出探索策略的完整性。通过提供完整而广泛的模拟结果集以及使用真实机器人进行的实验验证，证明了所提出方法的可扩展性和有效性，以进一步证明我们方法的实际可行性。</p> <p>随着将来的发展，我们计划修改“连接器”的控制权，以积极改善连接性（例如，朝着小组的中心或向最接近的“探索者”移动），从而进一步缩短整体完成时间。另一个扩展可能包括施加时间目标，这些时间目标在任何机器人都可能到达它们之前就已经过期。在我们的框架中，只要目标过期，让相应的“主要旅行者”或“次要旅行者”切换为“连接者”，然后自动开始探索下一个目标（如果有），即可轻松实现。</p> <p>值得研究的重要方向还在于（明确）处理算法所需的相对位置测量值（包括机器人和障碍物）中的错误或不确定性的可能性。实际上，提出的结果依赖于借助外部运动捕获系统获得的机器人和障碍物相对位置的准确测量。</p> <h2 id="_2016-在循环追踪中使用代理捕获目标"><a href="#_2016-在循环追踪中使用代理捕获目标" class="header-anchor">#</a> [2016]在循环追踪中使用代理捕获目标</h2> <p>8月17日阅，论文名称：Target Capturability Using Agents in Cyclic Pursuit，2016年，《Journal of guidance, control, and dynamics》，作者来自<em>印度科学研究所</em>，<a href="https://wws.lanzous.com/i6bcVfs0dij" target="_blank" rel="noopener noreferrer">论文查看<span><svg xmlns="http://www.w3.org/2000/svg" aria-hidden="true" focusable="false" x="0px" y="0px" viewBox="0 0 100 100" width="15" height="15" class="icon outbound"><path fill="currentColor" d="M18.8,85.1h56l0,0c2.2,0,4-1.8,4-4v-32h-8v28h-48v-48h28v-8h-32l0,0c-2.2,0-4,1.8-4,4v56C14.8,83.3,16.6,85.1,18.8,85.1z"></path> <polygon fill="currentColor" points="45.7,48.7 51.3,54.3 77.2,28.5 77.2,37.2 85.2,37.2 85.2,14.9 62.8,14.9 62.8,22.9 71.5,22.9"></polygon></svg> <span class="sr-only">(opens new window)</span></span></a>。</p> <blockquote><p><strong>摘要</strong>：在文献中，已经讨论了常规循环追踪法的几种变型。在本文中，已经提出了一种这样的变体，一种改进的异构循环跟踪方案，以捕获运动目标。作为特殊情况，当目标静止时，捕获目标的问题与会合问题相同。此处提出的控制法则确保始终可以集体捕获（达到）这样的固定目标（点），并且可以捕获机动目标，前提是代理可以在其初始位置会合。还考虑了具有双重积分器动力学的智能体，并提出了合适的循环追踪定律，以确保有界目标机动的全局可达性和目标可捕获性。理论结果得到仿真结果的支持。</p></blockquote> <p><strong>概览</strong>：论文问题、解决方案、解决方案主要创新点。</p> <ol><li>问题：循环追踪问题中如何捕获目标，并保持全局可达性；</li> <li>解决方法：一种改进的异构循环跟踪方案，以捕获运动目标；</li> <li>创新点：提出的控制法则确保始终可以集体捕获（达到）这样的固定目标（点），并且可以捕获机动目标。</li></ol> <p><strong>第1节 引言</strong>：经典的n-bug问题引起了研究人员的极大兴趣，例如典型的四虫问题如下图所示，四只苍蝇坐在纸牌桌的角落，朝内。他们开始以相同的速度同时行走，每一个都将其运动平稳地指向右边的苍蝇，找出每个苍蝇行走的路径。</p> <p><img src="https://ftp.bmp.ovh/imgs/2020/08/4eaf50efd9d0ffd7.png" alt="四虫问题"></p> <p>从对这种追赶问题的分析中得出了一些有趣的结果。简而言之，可以将循环追踪问题描述为以下问题：<span class="katex"><span class="katex-mathml"><math><semantics><mrow><mi>n</mi></mrow><annotation encoding="application/x-tex">n</annotation></semantics></math></span><span aria-hidden="true" class="katex-html"><span class="strut" style="height:0.43056em;"></span><span class="strut bottom" style="height:0.43056em;vertical-align:0em;"></span><span class="base textstyle uncramped"><span class="mord mathit">n</span></span></span></span>个虫子相互靠近，每个虫子都追逐其领导者，也就是说，虫子<span class="katex"><span class="katex-mathml"><math><semantics><mrow><mi>i</mi></mrow><annotation encoding="application/x-tex">i</annotation></semantics></math></span><span aria-hidden="true" class="katex-html"><span class="strut" style="height:0.65952em;"></span><span class="strut bottom" style="height:0.65952em;vertical-align:0em;"></span><span class="base textstyle uncramped"><span class="mord mathit">i</span></span></span></span>追逐虫子<span class="katex"><span class="katex-mathml"><math><semantics><mrow><mi>i</mi><mo>+</mo><mn>1</mn></mrow><annotation encoding="application/x-tex">i+1</annotation></semantics></math></span><span aria-hidden="true" class="katex-html"><span class="strut" style="height:0.65952em;"></span><span class="strut bottom" style="height:0.74285em;vertical-align:-0.08333em;"></span><span class="base textstyle uncramped"><span class="mord mathit">i</span><span class="mbin">+</span><span class="mord mathrm">1</span></span></span></span>。受循环追踪的基本概念的启发，当一组无人机（也称为代理人）进行循环追踪时，已有一些与稳定的无人机编队有关的研究。使用多代理系统执行监视，编队机动，周界跟踪和同时交会到某点的任务十分常见。在所有这些问题中，代理必须达成协议或共识（位置，方向或速度等）。同时，必须以分散的方式完成这项任务。众所周知，如果包含顶点处的代理及其边缘的连接的连通图（有向图或无向图）是连通图，则可以实现此共识。这种连通性意味着存在将任何代理<span class="katex"><span class="katex-mathml"><math><semantics><mrow><mi>i</mi></mrow><annotation encoding="application/x-tex">i</annotation></semantics></math></span><span aria-hidden="true" class="katex-html"><span class="strut" style="height:0.65952em;"></span><span class="strut bottom" style="height:0.65952em;vertical-align:0em;"></span><span class="base textstyle uncramped"><span class="mord mathit">i</span></span></span></span>与任何其他代理<span class="katex"><span class="katex-mathml"><math><semantics><mrow><mi>j</mi></mrow><annotation encoding="application/x-tex">j</annotation></semantics></math></span><span aria-hidden="true" class="katex-html"><span class="strut" style="height:0.65952em;"></span><span class="strut bottom" style="height:0.85396em;vertical-align:-0.19444em;"></span><span class="base textstyle uncramped"><span class="mord mathit" style="margin-right:0.05724em;">j</span></span></span></span>连接的路径。循环追踪方案是始终保持连接状态的最简单的有向图，而每个代理都与网络中的另一个代理共享信息。因此，研究使用这种循环追踪范例及其某些变体可以完成的任务很有意义。</p> <p>在一般情况下，在循环追踪中，任何智能体<span class="katex"><span class="katex-mathml"><math><semantics><mrow><mi>i</mi></mrow><annotation encoding="application/x-tex">i</annotation></semantics></math></span><span aria-hidden="true" class="katex-html"><span class="strut" style="height:0.65952em;"></span><span class="strut bottom" style="height:0.65952em;vertical-align:0em;"></span><span class="base textstyle uncramped"><span class="mord mathit">i</span></span></span></span>的速度与智能体与其前导之间的距离成正比，并且沿着从智能体<span class="katex"><span class="katex-mathml"><math><semantics><mrow><mi>i</mi></mrow><annotation encoding="application/x-tex">i</annotation></semantics></math></span><span aria-hidden="true" class="katex-html"><span class="strut" style="height:0.65952em;"></span><span class="strut bottom" style="height:0.65952em;vertical-align:0em;"></span><span class="base textstyle uncramped"><span class="mord mathit">i</span></span></span></span>指向智能体<span class="katex"><span class="katex-mathml"><math><semantics><mrow><mi>i</mi><mo>+</mo><mn>1</mn></mrow><annotation encoding="application/x-tex">i+1</annotation></semantics></math></span><span aria-hidden="true" class="katex-html"><span class="strut" style="height:0.65952em;"></span><span class="strut bottom" style="height:0.74285em;vertical-align:-0.08333em;"></span><span class="base textstyle uncramped"><span class="mord mathit">i</span><span class="mbin">+</span><span class="mord mathrm">1</span></span></span></span>的向量，如下图所示。通常将比例常数（也称为增益）选择为对于所有代理都是相同的（均匀的）。为了达成位置共识，代理必须收敛到稳定状态的某个点，并保持在那里。当收益是同质的时，<strong>会聚点</strong>（集合点）是代理的初始位置的质心。文献的结果表明，通过为代理选择不同的收益，可以改变收敛点。还表明，即使有一个代理的增益为负（受下限限制），系统也将保持稳定性。通过选择此负增益，可达到的点集可以大大扩展。然而，即使具有这种负增益，对于代理的某些初始配置，二维空间的某些部分仍然无法到达。文献的结果表明，通过为每个代理选择合适的偏离角度，可以进一步扩展可到达性集，以包括使用异构增益迄今无法到达的点。但是，即使存在这些偏差，也无法实现全局可达性。</p> <p><img src="https://ftp.bmp.ovh/imgs/2020/08/d0a32eb02d7d2ee0.png" alt="循环追踪方案"></p> <p>在循环追踪中，已经对代理的形成控制进行了大量工作。这些工作的重点是对太空中某些指定目标点进行编队演习。循环跟踪算法的几种变体和修改版本已用于满足此目标。如果将此目标点扩展到目标轨迹，则可以使用循环追踪来捕获目标。循环追踪的固有优势，例如保持连通性的最低通信要求，可以被有益地用于跟踪移动目标并可能消除威胁。一些研究人员将在线路径生成器设计方法与循环追踪相结合，通过目标周围的几何形状将目标包围起来。还有一些人使用基于视觉的循环追踪策略来捕获相同意义上的移动目标。其他一些人则结合使用了无人飞行器（UAV）和无人地面工具来检测目标。但是，所有这些工作都将围绕目标的编队机动视为对目标的成功捕获或监视，而没有考虑齐射攻击的情况来消除威胁。</p> <p>在本文中，<em>解决了两个问题</em>，一个是协作捕获移动目标，另一个是确保全局可达性。相同的控制律以两种不同的形式显示出可以成功解决这两个问题。代替了文献中在所有时刻都需要目标速度和位置测量，这表明仅速度测量就足以渐近地捕获运动目标。此外，与不同，本文不使用任何偏离角度。因此，代理沿着视线跟随他们的领导者。这意味着沿<span class="katex"><span class="katex-mathml"><math><semantics><mrow><mi>x</mi></mrow><annotation encoding="application/x-tex">x</annotation></semantics></math></span><span aria-hidden="true" class="katex-html"><span class="strut" style="height:0.43056em;"></span><span class="strut bottom" style="height:0.43056em;vertical-align:0em;"></span><span class="base textstyle uncramped"><span class="mord mathit">x</span></span></span></span>和<span class="katex"><span class="katex-mathml"><math><semantics><mrow><mi>y</mi></mrow><annotation encoding="application/x-tex">y</annotation></semantics></math></span><span aria-hidden="true" class="katex-html"><span class="strut" style="height:0.43056em;"></span><span class="strut bottom" style="height:0.625em;vertical-align:-0.19444em;"></span><span class="base textstyle uncramped"><span class="mord mathit" style="margin-right:0.03588em;">y</span></span></span></span>方向的运动是解耦的。</p> <p>可捕获性的概念类似于本文中的拦截器-目标问题的方式定义。这意味着，与大多数现有文献中的那样，并不需要在目标周围的地层中移动，而是要求代理确保零失误距离。当然，对于渐近收敛，这意味着无限的时间参与。但是，出于所有实际目的，目标与拦截器之间的距离可以忽略不计，可以视为成功捕获。当仅一个拦截器无法捕获目标并且可能需要多个盟友来消除威胁时，齐射攻击方案特别有用。在这种情况下，所有人都必须抓住目标。这意味着它们必须在某个时间到达目标的一定范围内才能捕获目标。已经表明，如果可以达到目标的初始位置，则可以捕获目标（执行有界机动）。因此，可到达性导致可捕获性，因为在这种情况下始终可以到达目标的初始位置。</p> <p><strong>第2节 背景与动机</strong>，在本节中，提供了用于常规均质和异质循环追踪的数学框架。然后，介绍了本文使用的可捕获性的定义及其背后的动机。</p> <p><img src="https://ftp.bmp.ovh/imgs/2020/08/93e553a27f45b9e6.png" alt="异质循环追踪中的可到达区域"></p> <p><strong>第3节 全局可达性和目标可捕获性</strong>，尽管本文的主要重点是移动目标的可捕获性，但事实证明，在这种情况下，可到达性的概念至关重要。为了确定目标是否可以被捕获，重要的是确定目标的初始位置是否位于可达范围内（如上图所示）。本节还针对周期性追求的代理提出了控制法，以确保全局可达性。随后，使用适当的控制定律将此可达性用于确保移动目标的可捕获性。同时考虑了单积分器动力学和双积分器动力学。</p> <p><strong>第4节 仿真结果</strong>，在本节中，提供了几个仿真示例，这些示例说明了在上一节中介绍的移动目标的总体可达性和可捕获性的结果。这些示例同时包含具有单积分器动力学和双积分器动力学的智能体。可能需要注意的是，以下模拟中增益的选择不是唯一的。由于本文未解决代理速度的饱和问题，因此基于根据期望的集合点或目标的初始值获得的线性方程组的欠定解，可以任意选择增益以成功实现集合点或目标的捕获位置。因为确定要确保稳定性的一组增益的问题（当一个增益为负值时）受代理速度的上限限制是一个开放的问题，因此在这些模拟中尚未解决。</p> <p><strong>结论</strong>：本文提出并分析了一种改进的循环追踪方案。引入了一种新的目标可捕获性的概念，它不需要围绕目标点的编队演习。</p> <p>尽管可以通过为代理选择不同的海拔高度来避免冲突，但由于只有在<span class="katex"><span class="katex-mathml"><math><semantics><mrow><mi>x</mi></mrow><annotation encoding="application/x-tex">x</annotation></semantics></math></span><span aria-hidden="true" class="katex-html"><span class="strut" style="height:0.43056em;"></span><span class="strut bottom" style="height:0.43056em;vertical-align:0em;"></span><span class="base textstyle uncramped"><span class="mord mathit">x</span></span></span></span>和<span class="katex"><span class="katex-mathml"><math><semantics><mrow><mi>y</mi></mrow><annotation encoding="application/x-tex">y</annotation></semantics></math></span><span aria-hidden="true" class="katex-html"><span class="strut" style="height:0.43056em;"></span><span class="strut bottom" style="height:0.625em;vertical-align:-0.19444em;"></span><span class="base textstyle uncramped"><span class="mord mathit" style="margin-right:0.03588em;">y</span></span></span></span>方向上才能达成共识，因此可以避免代理商之间的冲突。事实证明，控制律在达成位置共识方面是稳定的。提出的方案主要有两个应用。首先，控制法则已被用来捕获并抵消目标，前提是目标的初始位置是可到达的。此外，已经对该定律进行了适当调整，以实现代理的全局可达性，即，通过假定适当的虚拟目标速度，代理可以在二维空间中的任何点集合。然后，使用此全局可到达性来确保还可以捕获从不可达区域开始的目标。该策略在存在嘈杂目标测量的情况下令人满意地执行，如通过仿真所示。</p> <p>对于循环追踪中具有双积分器动力学的智能体，也已经提出了控制律，并且已证明该控制律能够捕获执行有界机动的任何目标。此外，提出了一种利用双积分器动力学来确保智能体具有全局可达性的算法，该算法利用了智能体的初始速度非零。</p> <h2 id="_2015-机器人集群的搜索和跟踪算法综述"><a href="#_2015-机器人集群的搜索和跟踪算法综述" class="header-anchor">#</a> [2015]机器人集群的搜索和跟踪算法综述</h2> <p>8月18日阅，论文名称：Search and tracking algorithms for swarms of robots: A survey，2016年，《JRobotics and Autonomous Systems》，作者来自<em>澳大利亚莫纳什大学</em>，<a href="/paper/机器人集群的搜索和跟踪算法综述.pdf">论文查看</a>。</p> <blockquote><p><strong>摘要</strong>：目标搜索和跟踪是许多研究领域的经典但困难的问题，包括计算机视觉，无线传感器网络和机器人技术。我们回顾了在<em>群体机器人</em>领域解决这一问题的开创性工作，这是<em>群体智能</em>原理在多机器人系统控制中的应用。<em>健壮性</em>，<em>可伸缩性</em>和<em>灵活性</em>以及分布式传感，使集群机器人系统非常适合实际应用中的目标搜索和跟踪问题。我们根据问题变体和他们解决搜索和跟踪问题的方面进行分类。由于这是一个特别以应用为驱动的研究领域，因此采用的分类法使本综述可以作为读者快速参考指南，以帮助他们根据手头的问题确定相关的作品和方法。这绝不是详尽的综述，而是针对群体机器人技术领域新手的研究人员的概述，以帮助他们轻松地开始研究。</p></blockquote> <p><strong>第1节 引言</strong>，目标搜索与跟踪问题由来已久，近年来出现了越来越多的民用应用，其中包括各种各样的强影响应用领域，如灾难场景下的搜救行动、自然资源勘探、环境监测等，空中交通管制和监视。目标搜索与跟踪是无线传感器网络的一个重要应用，也是计算机视觉中最古老的问题之一。多机器人系统（Multi-Robot Systems，MRSs）也解决了这个问题，利用了移动机器人能够通过相应地改变其空间分布来动态适应目标运动的优势。</p> <p>与单机器人相比，多机器人系统还有一些优势。它们并行执行任务的能力使它们能够比单个机器人更有效地执行任务，或者完成单个机器人无法完成的任务。此外，由于分布式传感，MRSs比单个机器人的传感范围更广。分布式驱动使它们能够同时在不同的地方执行操作。与单个机器人相比，MRSs在某些情况下也具有更强的容错能力，因为组内单个机器人的故障并不总是导致任务失败。</p> <p>本文讨论了群体机器人系统（Swarm Robotic Systems，SRSs）的搜索与跟踪算法，该系统基本上是一类具有一些特殊性质的MRSs，主要涉及到通过分布式控制、局部通信和突发的全局行为来实现可扩展性。除了所有MRSs所共有的优点外，SRSs由于其特殊的特性而具有额外的优点。与手头任务的复杂性相比，机器人群具有高冗余度，由相对简单的机器人组成。此外，他们使用分布式控制，使用本地规则和本地通信。机器人群的这些特性使得它们具有很强的鲁棒性、可扩展性和灵活性。</p> <p>尽管最近有几篇关于群体机器人（swarm robotics，SR)的综述和调查论文，但所有这些都广泛地回顾了与SR相关的所有不同工作，而不是对某个特定的任务或应用领域进行详细说明。本论文的研究对象是刚进入SR领域的研究人员，他们决定解决搜索和跟踪的具体问题。虽然不是一个详尽的回顾，本文将作为一个概述和快速参考指南，帮助研究人员轻松找到一些与他们手头问题相关的开创性工作，开始他们的研究。</p> <p>在第2节中，我们给出了SR的概述，并解释了其特性，强调了SRSs对于搜索和跟踪应用程序的适用性。在第3节中，我们介绍了可以定义搜索和跟踪问题的某些特征。在下面的章节中，我们将回顾这些特征，以解释在每项研究中使用的不同问题公式。<br>
在第4节中，我们将在两个类别下解释和讨论SRSs中的目标搜索和跟踪算法。4.1节详细介绍了基于群体智能的算法，4.2节描述了基于其他方法的算法。第5节给出了比较SRSs相关算法的准则，最后在第6节给出了结论。</p> <p><strong>第2节 群机器人技术综述</strong>，群机器人（Swarm robotics，SR）是群体智能（swarm intelligence，SI）原理在机器人群体控制中的应用。虽然关于这个术语的定义有一些争论，但有一个共识是SR领域是如何产生的。“群体智能”一词是1989年Beni和Wang在细胞机器人系统(cellular robotic systems)的背景下提出的。在这之前，福田推出了第一个蜂窝机器人系统CEBOT，这是开发机器人协作团队的最早尝试。CEBOT是一个由许多自主机器人组成的分布式系统，这些机器人自身的智能有限，是最早的SRSs之一。</p> <p>SI的基本特征包括强调分散的本地控制和本地通信，以及作为自组织的结果而出现的全局行为。移动机器人控制的SI方法源于三个主要优点，即可扩展性、灵活性和鲁棒性。</p> <p><strong>第3节 搜索和跟踪问题变体</strong>，在文献中，研究人员在解决目标搜索和跟踪问题时考虑了各种问题设置。这些在某些参数和使用的假设上有所不同，反过来也可能将研究的重点缩小到某些子问题上。在本节中，我们将使用文献[25]中采用的分类法讨论这些问题变体之间的差异。</p> <p><em>3.1 目标数量</em>，根据被搜索或跟踪的目标数目，目标搜索与跟踪问题可分为两种主要情况：单个目标和多个目标。在使用任意MRS跟踪单个目标时，为了提高目标状态估计的精度，需要对多个跟踪器的传感器数据进行融合。</p> <p>多目标情景可以看作是单目标情况的延伸，在这种情况下，许多其他不确定性也会发挥作用。例如，目标的数量可能未知，甚至可能随时间而变化。但是，即使目标的数量是已知的并且是恒定的，传感器测量仍然存在不确定性，因为它可能来自任何一个目标。这就是数据关联的问题。与单目标场景不同，机器人需要在多个目标之间进行适当的分散，这就需要一种任务分配方法。</p> <p><em>3.2 目标机动性</em>，根据目标的机动性，问题变为搜索静止目标或跟踪运动目标。虽然SR领域对固定目标案例进行了广泛研究[32–34]，但针对移动目标的研究较少[35,36]。在静止目标的情况下，唯一的不确定性是噪声观测，即可能存在误报或缺失测量。但是对于运动目标，目标运动中存在额外的不确定性。</p> <p>还应考虑目标的机动方式，例如目标可能在地面上移动、在水下游泳或在空中飞行。由于SR是一个相对较新的研究领域，迄今为止，目标搜索与跟踪的大部分工作都是在受控条件下进行的，主要集中在二维平面上的地面运动目标上。</p> <p><em>3.3 跟踪器的移动性</em>，尽管无线传感器网络中的跟踪器可能大部分是固定的，但在机器人群的情况下，它们始终是可移动的。<br>
但是跟踪器的移动方式对问题的解决有很大的影响。它控制着追踪器对世界的看法以及运动的速度和灵活性。跟踪器可以与目标相同，例如跟踪地面运动目标的地面运动跟踪器、跟踪飞行目标的飞行跟踪器等。或者，目标和跟踪器的移动性模式可能不同，例如飞行跟踪器可用于跟踪地面运动目标。</p> <p><em>3.4 环境的复杂性</em>，环境的复杂性是支配MRS设计的重要因素，因为机器人与其他机器人以及与环境的交互起着至关重要的作用。在开放空间的情况下，唯一要考虑的交互是跟踪器和目标之间的交互。在诸如办公室类型的室内环境的结构化环境中，可以利用环境的结构进行目标检测或机器人的运动计划。但是，在非结构化的环境中，即在杂乱的环境中，应将由环境结构引起的遮挡作为传感器测量的不确定性考虑在内。由于不平坦的地形，障碍物以及在动态环境中诸如风力等环境变化，环境也可能影响跟踪器和目标的机动性。</p> <p><em>3.5 目标运动的先验知识</em>，使用移动机器人跟踪移动目标时，任何有关目标运动的先验知识都将大大有助于预测目标的下一个位置，从而可以相应地控制机器人的运动。当目标的运动完全已知时，其运动模型被称为“确定性的”。最经典的例子是在导弹跟踪应用中，其中已知导弹遵循由物理定律控制的轨迹。在文献[38]中，进行了仿真实验，以证明将目标动力学集成到传感器计划中如何提高跟踪性能。实验涉及一组地面机器人，该机器人跟踪确定目标的空中目标。当目标运动的先验知识可以用随机变量建模时，目标运动称为“概率”。但是，对于实际应用，通常没有关于目标运动的先验信息。在这些情况下，替代方案是采用简单的运动模型或采用诸如布朗运动的随机运动模型。</p> <p><em>3.6 合作类型</em>，群体成员之间的合作对于在SRS中达到理想的团队性能至关重要，这要优于个人性能的总和。机器人可以通过合作对整体性能进行两种不同类型的改进：（1）减少不确定性和（2）目标分配。第一种合作方式用于单个目标场景，方法是将多个传感器的测量结果组合起来，以获得比单独使用单个传感器更准确的目标位置估计值。在使用SRS进行目标搜索和跟踪的情况下，可以将来自不同机器人的传感器观察结果结合起来，以估计当前目标位置和速度。Powers等。文献[41]提出了对多个移动目标进行协作多机器人（MR）跟踪的问题，重点是传感器融合。在多目标方案中使用目标分配，通过将目标分配给最适合跟踪它们的跟踪器来提高跟踪性能。这可以看作是多机器人任务分配（MRTA）问题，其目标是通过合作更有效地实现全局目标，从而将任务分配给机器人。对于眼前的问题，“任务”将是单个目标或它们的集群，而目标目标将是可靠且高效地跟踪它们。</p> <p><em>3.7 多个跟踪器之间的协调</em>，为了从机器人之间的合作中获得最大的收益，良好的协调策略至关重要。机器人协调策略可以大致分为两大类，即显式协调和隐式协调。在显式协调中，一个机器人的行为可以通过显式通信受到另一机器人的影响。在隐式协调中，各个机器人根据其通过自己的观察和与他人的交流而收集的信息，做出关于行为方式的独立决策。使用显式通信时，可以确保机器人之间信息交换的准确性。但是，系统的通信负载将随着机器人数量的增加而增加，可能会降低系统性能。当使用隐式通信时，尽管机器人获得的信息并不完全可靠，但整个系统的稳定性，可靠性和容错性却得到了改善。</p> <p><strong>第4节 群机器人系统的搜索和跟踪算法</strong>，如第2节所述，SRS的功能使其非常适合目标搜索和跟踪。在本节中，我们将讨论已经或可能在SRS中使用的搜索和跟踪算法。我们将这些算法分为两种主要类型：一种是来自SI算法的启发，另一种是来自其他方法的启发。在以下小节中分别介绍了这两类算法。</p> <p><em>4.1 基于群体智能的搜索和跟踪算法</em>，包括粒子群算法、蜂群算法、人工蜂群优化算蚁群算法、细菌觅食优化算法、萤火虫群优化、萤火虫算法、偏向随机游走算法。</p> <p><em>4.2 基于其他方法的搜索和跟踪算法</em>，包括分布式卡尔曼滤波器，潜在领域、基于编队的目标跟踪</p> <p><strong>第5节 对比分析</strong>，使用MRS的目标搜索和跟踪问题可以分为两个主要子问题。首先是使用单个机器人进行目标状态估计，该过程涉及根据机器人的传感器测量值来计算机器人视野范围内的位置和速度目标。第二是随着时间的推移，机器人之间的运动协调以跟踪更多目标。SR领域的大多数研究都集中在问题的后一方面。</p> <p>表2概述了定义问题设置的各种参数（在第3节中讨论），这些参数在第4.1节和第4.2节中描述的某些MR搜索和跟踪算法中使用。从表中可以明显看出，只有A-CMOMMT 解决了跟踪多个运动目标的问题，该目标的数量大于机器人团队。</p> <p><img src="https://ftp.bmp.ovh/imgs/2020/08/e6ceb81fa7aa5dc8.png" alt="各种目标搜索和跟踪研究中的问题分类"></p> <p>如第1节所述，为了获得SRS的最大利益，应保留某些属性。下表概述了第4.1节和第4.2节中介绍的不同算法的特性，并重点说明了它们适合SRS的必要属性。</p> <p><img src="https://ftp.bmp.ovh/imgs/2020/08/6c060ecaa08190c0.png" alt="目标搜索和跟踪算法比较"></p> <p>群体中没有领导者可以提高算法的健壮性，因为没有失败的单个要害点。由于减少了机器人之间的通信，因此还提高了算法的可伸缩性。对于任何分布式MRS，可伸缩性是最重要的属性。仅使用本地通信对于实现可伸缩性也很重要。由于通信范围有限，需要全局通信不仅会限制机器人的传播范围，还会在集群规模增加时导致通信过载。没有机器人标识符也有助于保持系统的可伸缩性。这是因为可以生成的唯一标识符的数量始终受到限制，无论是颜色还是图形图案。此外，标识符的分配是集中化的一种形式。对于SRS，拥有共同的坐标系在某种程度上也是一个限制性假设。拥有大量的机器人使中央定位系统无法全部跟踪它们，并且该群可能在无法使用GPS和类似系统的位置进行操作。</p> <p><strong>结论与未来工作</strong>：SRSs由于其健壮性、灵活性、可扩展性以及成本效益，有可能用于实际任务。目标搜索和跟踪是一个有多种应用的任务。本文描述并比较了适用于机器人群体的搜索和跟踪算法。在这些工作中考虑的不同问题设置中，最具挑战性但最有前途的应用场景是使用成群的机器人来跟踪多个运动目标。</p> <p>利用机器人群对多个运动目标进行跟踪是一个复杂的多模态、动态的分布式优化问题。该问题的算法应具有同时发现多个目标的能力，并对其进行跟踪，平衡已知目标的利用和新目标的搜索。本文描述了几种为这一优化问题提供分布式近似解的算法，包括CPSO、GSO和FA。由于SI算法的复杂性与问题大小没有直接联系，因此它们非常适合SRSs在实际应用中的应用。然而，我们的回顾表明，由于数学分析中群的复杂性，大多数算法并没有提供任何可证明的性能保证。此外，由于缺乏标准的基准测试方法，不同SI技术之间的定量比较也被证明是困难的。</p> <h2 id="_2015🌖多无人机协同路径规划在目标跟踪和避障中的应用"><a href="#_2015🌖多无人机协同路径规划在目标跟踪和避障中的应用" class="header-anchor">#</a> [2015🌖多无人机协同路径规划在目标跟踪和避障中的应用</h2> <p>8月19日阅，论文名称：Cooperative path planning with applications to target tracking and obstacle avoidance for multi-UAVs，2016年，《JRobotics and Autonomous Systems》，作者来自<em>北京航天航空大学</em>，<a href="/paper/多无人机协同路径规划在目标跟踪和避障中的应用.pdf">论文查看</a>。</p> <blockquote><p><strong>摘要</strong>：本文提出了一种基于Lyapunov导引向量场（LGVF）和改进的干扰流体动力学系统（IIFDS）的混合方法，以解决多无人机（UAV）三维协同路径规划中的目标跟踪和避障问题。首先，在垂直制导环境中引入两层矢量控制方法，改进了无人机在垂直方向控制中的两层协同控制方法。其次，提出了无人机在复杂环境中避开障碍物或威胁的IIFDS方法，较好地解决了局部极小问题。此外，在IIFDS框架中加入了一些协作策略，以满足避障和集群维护的约束。最后，通过用LGVF矢量场代替IIFDS的原沉液，可以同时完成跟踪目标和避开障碍物的任务。此外，还可以通过滚动优化策略调整IIFDS的无功参数，以提高路径质量。实验结果验证了混合方法的有效性。</p></blockquote> <p><strong>第1节 引言</strong>，近几十年来，无人机在军事或民用领域得到了广泛的应用。监视、侦察、搜索和救援行动。不断增长的需求使得人们越来越关注无人机的智能化和自主性。自主路径规划是减少对人工操作人员依赖的关键无人机技术之一。与简单的二维路径相比，三维路径在提高无人机低空突防和地形跟踪能力方面更为有效。此外，多架无人机可以比单个无人机更有效地执行任务。本文针对复杂动态环境下的目标跟踪与避障问题，研究了三维协同路径规划问题。</p> <p>目标跟踪是一个涉及多传感器信息融合、图像处理、控制技术等领域的复杂问题，本文将其视为一个路径规划问题，假设目标运动已知。如果只有一架无人机执行目标跟踪任务，目标很容易从摄像机的视场（FOV）逃逸，而视场是一个很小的圆形区域，不能覆盖整个规划空间。但团队跟踪将通过在无人机之间共享信息来提高传感器的覆盖范围。在以往的研究中，针对协同目标跟踪提出了许多运动规划方法。对于城市环境中的协同跟踪任务，Shaferman等人。对无人机的约束区域、传感器覆盖区域和可见性区域进行建模，并利用协同进化遗传算法（CEGA）对无人机的跟踪性能进行优化。文献[5]利用微分几何方法求解交会防区外目标跟踪问题，具有明确使用目标速度、严格的稳定性和可调参数减少等优点。为了获得多无人机的最优防区外跟踪性能，提出了一种全分散控制器结构的非线性模型预测控制方法。文献[7]采用动态规划法最小化距离误差协方差，但忽略了相对角。</p> <p>Frew等人。文献[8]提出了一种用于两架无人机防区外目标跟踪的Lyapunov制导矢量场（LGVF）。在解耦制导结构中，分别控制航向角速度和速度，使其收敛到离地距离和均匀的相位分布。为了使无人机沿最短路径会聚到防区外圆。文献[9]提出了切线制导矢量场（TGVF），但当无人机在极限环内时，该方法失效。因此，当无人机在参考文献[10]中的预期极限环之内或之外时，分别采用LGVF和TGVF方法。此外，在这一领域还使用了其他算法，如舵手行为、受控集体运动、反推理论、部分可观测马尔可夫决策过程（POMDP）。但上述方法仅适用于二维目标跟踪。此外，无人机通常在复杂的环境中飞行，这意味着无人机可能会遇到障碍物或威胁（如山丘、建筑物或雷达）。但是大多数方法忽略了这种情况，或者在假设环境简单的情况下采用简单的避障行为。</p> <p>针对复杂环境下的避障问题，需要考虑环境约束和无人机的性能约束（如最大或最小速度、最大转弯速度和最大飞行轨迹角），使求解复杂化。在过去的几十年中，许多研究集中在协作框架、路径计算效率和路径质量等方面。模型预测控制（MPC）方法、Voronoi方法、智能算法（如遗传算法、粒子群优化算法）、快速探索随机树（RRT）方法和人工势场（APF）是一些典型的算法。在文献[20]中，通过将反馈机制嵌入到最优模糊推理方法中，提出了基于反馈的组合推理规则（FBCRI）来解决协同路径规划问题。Zhang等人。文献[21]提出了协同几何学习算法（CGLA）来解决碰撞避免和信息共享问题。通过实时更新单兵成本矩阵、权重矩阵和风险评估，可以得到多架无人机的无碰撞路径。在文献[22]中，研究人员采用了一种新的混合模型，并开发了所谓的神经动态规划（NDP）算法来指导无人机避开障碍物。然而，据我们所知，上述方法在规划二维路径时效率更高，而在三维复杂环境中，计算量将呈爆炸式增长。此外，路径的平滑度可能不理想，因此需要通过一些平滑策略对这些初始路径进行进一步的改进。基于以上考虑，我们在前期工作中提出了一种干扰流体动力学系统（IFDS）方法，通过模拟流体流动的现象来规划一架无人机的安全平滑路径。IFDS具有计算效率高、路径质量好等优点。然而，存在局部极小值问题，有时无人机无法从凹区或停滞点逃逸。此外，为了将IFDS应用到多无人机路径规划中，还需要在该方法中加入其他一些策略。</p> <p>无人机的实际飞行环境通常是非常复杂的，在许多情况下，无人机要同时避开各种障碍物并跟踪目标。然而，从以上分析可以看出，大多数路径规划方法都不能兼顾这两种战术需求，尤其是在三维动态复杂环境下。此外，算法的计算效率和路径质量仍不尽如人意。在我们之前的工作中，已经提出了一种将LGVF和IFDS相结合的无人机路径规划方法，但仍存在一些不足。因此，本文对这两种多无人机路径规划方法进行了改进，并将Lyapunov导引向量场（LGVF）和改进的干扰流体动力学系统（IIFDS）相结合。首先利用LGVF进行目标跟踪，在传统的Lyapunov距离函数中加入高度分量，使其收敛到最优高度，且在极限环上不影响收敛到均匀相位分布。其次，在IFDS调制矩阵中引入切向矩阵，提出了IIFDS方法，有效地解决了局部极小问题。针对多无人机的空间约束，分别提出了虚拟障碍物和附加吸引流的协同策略。最后，将LGVF的矢量场作为IIFDS的初始汇液，可以很好地同时完成目标跟踪和避障任务。此外，应在滚动视界调整IIFDS的无功参数，以提高路径质量。</p> <p>文章组织如下。第二节对路径规划问题进行了建模。第三节介绍了利用LGVF实现协同目标跟踪。第四节介绍了IIFDS对多无人机的避障问题。第五节介绍了两种方法的结合及轧制优化策略。第6节对仿真结果进行了分析。第七节结束论文。</p> <p><strong>第2节 路径规划建模</strong>，包括<em>2.1 问题描述</em>，<em>2.2 无人机建模</em>，<em>2.3 目标建模</em>，<em>2.4 环境建模</em>。</p> <p><strong>第3节 基于LGVF的协同目标跟踪</strong>，在文献[8]中，LGVF用于二维防区外目标跟踪。制导层包括转向控制和速度控制两个步骤。在第一步中，由Lyapunov距离函数推导出的无人机转弯速率可以引导无人机在运动目标上方收敛到期望的极限环。第二步，基于Lyapunov相位函数对所有无人机的速度进行调整，最终使无人机在极限环上同相均匀分布。对于三维空间目标跟踪任务，需要考虑高度分量。在我们之前的工作[25]中，LGVF方法已经通过一架无人机进行了改进。在本文中，我们将在[25]的基础上，通过调整每个无人机的速度来解决协同跟踪问题，这将在3.2节中描述。</p> <p><em>3.1 单无人机目标跟踪</em><br> <em>3.2 多无人机目标跟踪</em></p> <p><strong>第4节 IIFDS避障</strong>，<em>4.1 IIFD描述</em>，<em>4.2 合作策略</em>，包括下面内容：</p> <p>4.2.1 避碰<br>
4.2.2 机群维护</p> <p><strong>第5节 协同目标跟踪与避障</strong>，<em>5.1 LGVF+IIFDS</em>，<em>5.2 滚动优化</em>，下图展示滚动优化策略说明。</p> <p><img src="https://ftp.bmp.ovh/imgs/2020/08/cfca0d1565807595.png" alt="滚动优化策略说明"></p> <p><strong>第6节 模拟</strong>，实验在MATALB R2011a上，表2列出了路径规划的必要参数。</p> <p><img src="https://ftp.bmp.ovh/imgs/2020/08/d9930af11cc378c7.png" alt="路径规划参数"></p> <p><strong>结论</strong>：本文主要研究三维复杂环境下的协同路径规划问题及其在目标跟踪和避障中的应用。LGVF用于三维环境下的防区外目标跟踪。在此基础上，提出了IIFDS避障方法，消除了局部极小问题。对于协同机制，在IIFDS框架中加入了虚拟障碍和额外吸引流的策略。然后将LGVF和IIFDS巧妙地结合起来，同时达到两个任务的要求，并在滚动时域内对反应参数进行优化。这种混合策略结合了LGVF和IIFDS的优点。与其它方法相比，该方法具有路径质量高、计算时间短、实用性强等优点。在未来的研究中，我们将在一个真实的无人机平台上实现该方法。</p> <h2 id="_2015🌕-基于泰森多边形的多智能体系统协作中继跟踪策略"><a href="#_2015🌕-基于泰森多边形的多智能体系统协作中继跟踪策略" class="header-anchor">#</a> [2015🌕]基于泰森多边形的多智能体系统协作中继跟踪策略</h2> <p>8月20日阅，论文名称：Cooperative relay tracking strategy for multi-agent systems with assistance of Voronoi diagrams，2016年，《Journal of the Franklin Institute》，作者来自<em>北京交通大学</em>，<a href="https://wws.lanzous.com/i1srlfvijzi" target="_blank" rel="noopener noreferrer">论文查看<span><svg xmlns="http://www.w3.org/2000/svg" aria-hidden="true" focusable="false" x="0px" y="0px" viewBox="0 0 100 100" width="15" height="15" class="icon outbound"><path fill="currentColor" d="M18.8,85.1h56l0,0c2.2,0,4-1.8,4-4v-32h-8v28h-48v-48h28v-8h-32l0,0c-2.2,0-4,1.8-4,4v56C14.8,83.3,16.6,85.1,18.8,85.1z"></path> <polygon fill="currentColor" points="45.7,48.7 51.3,54.3 77.2,28.5 77.2,37.2 85.2,37.2 85.2,14.9 62.8,14.9 62.8,22.9 71.5,22.9"></polygon></svg> <span class="sr-only">(opens new window)</span></span></a>。</p> <blockquote><p><strong>摘要</strong>：本文研究了一类多智能体跟踪系统，其中目标被一个监视区域内的合作智能体捕获。一个特定的域由大量的智能体监控，这些智能体具有感知和移动性的能力。实际上，智能体不能测量目标的绝对位置，但能够测量距离。然而，在设计跟踪控制器时，需要绝对位置信息。因此，我们采用三边测量算法来获得目标至少经过三个距离的绝对位置。该监控域由至少三个监控智能体和一些冗余智能体重叠，借助Voronoi图（也称泰森多边形）知识将其划分为多个Voronoi单元。然后，提出了一种协作中继跟踪策略，在跟踪过程中，当目标进入一个新的Voronoi小区时，Voronoi站点智能体代替原来的一个跟踪智能体。这意味着不仅拓扑，而且跟踪智能体也会切换，这与传统的交换拓扑有着显著的不同。通过引入冗余智能体，该域可以处理多个目标共享同一路由的情况。最后，通过仿真验证了所提出的跟踪策略。</p></blockquote> <p><strong>第1节 引言</strong>，由于多智能体系统在移动机器人、无人驾驶飞行器（UAV）、自主水下机器人（AUV）和卫星等领域的广泛应用，近年来已成为一个研究热点。目标跟踪问题是多智能体系统的一个典型问题。文献[1]提出了一类摄动非线性多智能体系统的鲁棒自适应一致性跟踪控制方案，文献[6]提出了一种基于势函数和行为规则的跟踪方法。在我们之前的工作中，我们研究了时变拓扑下的单目标跟踪问题。</p> <p>在文献[11]中，作者提出了一种在飞机上捕捉机动目标的中继追击方案，在飞机上布置了一组追踪器。在每一时刻，只有一个追击者被分配捕捉移动目标的任务。研究人员利用沃罗诺图（Voronoi diagrams）的知识将飞机划分为多个区域，这是划分空间的有力工具。</p> <p>在[11]中，智能体由一阶积分运动学控制，目标由单个追踪器跟踪，无需合作。关于协同跟踪和单追踪器重放跟踪已有一些结果。然而，在协作中继跟踪方面还没有研究成果。正如[11]的结论所讨论的，在某些情况下，只有追捕者合作，才会发生捕获。从这个意义上讲，中继追踪策略被视为一种中间选择，它为涉及多个追踪器的多智能体跟踪问题提供了一种更简单的选择，众所周知，该问题的解决方案非常困难[17]。另一个可能的扩展是考虑这样一种情况：智能体是用更真实的运动学来描述的，而不仅仅是积分动力学。</p> <p>基于以上讨论，我们在本研究中首先提出合作中继追踪。我们考虑一个更复杂的场景，其中某个区域由大量移动智能体监控，这些智能体由非线性动力学描述，因为几乎所有的物理设备都包含非线性。在实践中，我们提出的方案可以适当地用于<em>保护敏感区域免受攻击性入侵</em>，偶尔在典型的军事、环境或栖息地监测应用中跟踪目标。当目标移动到该区域时，预设数量的移动智能体开始跟踪目标。有三种相互转换的智能体：<em>监视智能体</em>、<em>冗余智能体</em>和<em>跟踪智能体</em>。在追捕过程中，一种智能体可以向另一种智能体转移。这可以看作是一个警察与小偷的游戏，在这个游戏中，监控人员是警察局，Voronoi小区是一个警察局的范围，冗余智能体是巡逻警察，跟踪智能体是负责抓捕小偷的警察。在某些情况下，如果一个小偷只被一个警察跟踪，他可能会逃跑，显然需要多个警察来阻止小偷逃跑。当目标进入监控区域时，预设数量的最近智能体（监控或冗余智能体）成为跟踪智能体，如果一个监控智能体（车站警察）开始跟踪目标，冗余智能体（巡警）将移动到监控位置（派出所）成为监控智能体。在跟踪结束时，即目标被捕获，相应的跟踪智能体将被释放成为冗余智能体，即一旦小偷被抓获，相应警察的跟踪任务完成，他们就可以执行其他任务。</p> <p>值得一提的是，在跟踪过程中，跟踪智能体（警察）需要相互协作，中继方案涉及到拓扑结构的切换。转换过程可以通过将其与马尔可夫链联系起来来解决。此外，当目标移动到一个新的Voronoi小区（一个新的派出所的范围）时，不仅拓扑开关，而且其中一个追踪器被相应的Voronoi站点（小偷从一个区域移动到另一个区域，当地警察加入了抓捕任务），从而导致跟踪误差跳变。这使得它与大多数现有的交换系统有很大的不同和更困难。此外，该监测区域内可能有多个目标在移动，根据该区域内的运动轨迹和移动时间，有四种可能的情况。当它们同时进入一个Voronoi小区时，引入一个优先级机制来帮助Voronoi站点智能体进行决策。</p> <p><strong>第2节 相关准备工作</strong>，利用Voronoi图将被监测的二维空间划分为若干区域（Voronoi单元）。Voronoi图的数学表示如下。Voronoi图是一种将空间划分为多个区域的方法，也称为Voronoi单元。从Voronoi图的角度看，每个Voronoi单元中的智能体都是Voronoi位点。</p> <p><img src="https://s1.ax1x.com/2020/08/28/d52ZOf.png" alt="Voronoi地点、区域和距离的图解"></p> <p><strong>第3节 中继跟踪算法</strong>，跟踪算法的结构如图5所示。第2节介绍了基于虚拟部队方法的初始部署。本节主要介绍中继跟踪策略。</p> <p><strong>第4节 控制器设计与稳定性分析</strong>，图6示出了拓扑的切换规则。我们以<span class="katex"><span class="katex-mathml"><math><semantics><mrow><msub><mi>N</mi><mi>f</mi></msub><mo>=</mo><mn>3</mn></mrow><annotation encoding="application/x-tex">N_f=3</annotation></semantics></math></span><span aria-hidden="true" class="katex-html"><span class="strut" style="height:0.68333em;"></span><span class="strut bottom" style="height:0.969438em;vertical-align:-0.286108em;"></span><span class="base textstyle uncramped"><span class="mord"><span class="mord mathit" style="margin-right:0.10903em;">N</span><span class="vlist"><span style="top:0.15em;margin-right:0.05em;margin-left:-0.10903em;"><span class="fontsize-ensurer reset-size5 size5"><span style="font-size:0em;">​</span></span><span class="reset-textstyle scriptstyle cramped"><span class="mord mathit" style="margin-right:0.10764em;">f</span></span></span><span class="baseline-fix"><span class="fontsize-ensurer reset-size5 size5"><span style="font-size:0em;">​</span></span>​</span></span></span><span class="mrel">=</span><span class="mord mathrm">3</span></span></span></span>为例。如第3节所分析的，只有一个智能体可以访问目标位置，这意味着在多智能体系统的拓扑结构中，只有<span class="katex"><span class="katex-mathml"><math><semantics><mrow><msub><mi>b</mi><mi>i</mi></msub><mo separator="true">,</mo><mi>i</mi><mo>=</mo><mn>1</mn><mo separator="true">,</mo><mo>⋯</mo><mo separator="true">,</mo><msub><mi>N</mi><mi>f</mi></msub></mrow><annotation encoding="application/x-tex">b_i,i=1,\cdots, N_f</annotation></semantics></math></span><span aria-hidden="true" class="katex-html"><span class="strut" style="height:0.69444em;"></span><span class="strut bottom" style="height:0.980548em;vertical-align:-0.286108em;"></span><span class="base textstyle uncramped"><span class="mord"><span class="mord mathit">b</span><span class="vlist"><span style="top:0.15em;margin-right:0.05em;margin-left:0em;"><span class="fontsize-ensurer reset-size5 size5"><span style="font-size:0em;">​</span></span><span class="reset-textstyle scriptstyle cramped"><span class="mord mathit">i</span></span></span><span class="baseline-fix"><span class="fontsize-ensurer reset-size5 size5"><span style="font-size:0em;">​</span></span>​</span></span></span><span class="mpunct">,</span><span class="mord mathit">i</span><span class="mrel">=</span><span class="mord mathrm">1</span><span class="mpunct">,</span><span class="minner">⋯</span><span class="mpunct">,</span><span class="mord"><span class="mord mathit" style="margin-right:0.10903em;">N</span><span class="vlist"><span style="top:0.15em;margin-right:0.05em;margin-left:-0.10903em;"><span class="fontsize-ensurer reset-size5 size5"><span style="font-size:0em;">​</span></span><span class="reset-textstyle scriptstyle cramped"><span class="mord mathit" style="margin-right:0.10764em;">f</span></span></span><span class="baseline-fix"><span class="fontsize-ensurer reset-size5 size5"><span style="font-size:0em;">​</span></span>​</span></span></span></span></span></span>中的一个非零。当三个跟踪智能体跟踪一个目标时，如图6所示，在拓扑演化过程中有两种情况。在情况(a)中，拓扑中有三层，目标位于第1层，智能体1位于第2层，智能体2和智能体3位于第3层。最后一层有两个智能体，因此，当目标移动到新的Voronoi单元时，相应的Voronoi站点将替换智能体2或智能体3。同时，由于Agent1在目标的感知范围内，而目标现在处于新Voronoi站点的感知范围内，因此基于<span class="katex"><span class="katex-mathml"><math><semantics><mrow><msub><mi>R</mi><mi>c</mi></msub><mo>≥</mo><mn>2</mn><msub><mi>R</mi><mi>s</mi></msub></mrow><annotation encoding="application/x-tex">R_c \ge 2R_s</annotation></semantics></math></span><span aria-hidden="true" class="katex-html"><span class="strut" style="height:0.68333em;"></span><span class="strut bottom" style="height:0.83333em;vertical-align:-0.15em;"></span><span class="base textstyle uncramped"><span class="mord"><span class="mord mathit" style="margin-right:0.00773em;">R</span><span class="vlist"><span style="top:0.15em;margin-right:0.05em;margin-left:-0.00773em;"><span class="fontsize-ensurer reset-size5 size5"><span style="font-size:0em;">​</span></span><span class="reset-textstyle scriptstyle cramped"><span class="mord mathit">c</span></span></span><span class="baseline-fix"><span class="fontsize-ensurer reset-size5 size5"><span style="font-size:0em;">​</span></span>​</span></span></span><span class="mrel">≥</span><span class="mord mathrm">2</span><span class="mord"><span class="mord mathit" style="margin-right:0.00773em;">R</span><span class="vlist"><span style="top:0.15em;margin-right:0.05em;margin-left:-0.00773em;"><span class="fontsize-ensurer reset-size5 size5"><span style="font-size:0em;">​</span></span><span class="reset-textstyle scriptstyle cramped"><span class="mord mathit">s</span></span></span><span class="baseline-fix"><span class="fontsize-ensurer reset-size5 size5"><span style="font-size:0em;">​</span></span>​</span></span></span></span></span></span>，智能体1可以与新Voronoi站点智能体进行通信。这就是为什么无论第3层的哪个智能体被替换，新智能体（用红色标记数字表示）总是与智能体1连接。但是，新的智能体可以与第3层的其他智能体连接，也可以不连接。在情况(b)中，拓扑中有4层，当然会替换智能体3。切换过程是随机的，具有马尔可夫性，即切换过程是马尔可夫过程。</p> <p><img src="https://s1.ax1x.com/2020/08/28/d52mm8.png" alt="拓扑转换规则"></p> <p><strong>第5节 数值例子</strong>，在这一节中，我们将给出数值例子来证明上述主要结果的有效性和正确性。考虑一个场景，其中一组三个跟踪智能体跟踪一个二维空间中的机动目标。由于监控区域是3重叠的，当目标进入该区域时，根据第3节中的初始化原则，三个跟踪智能体可以相互通信。然后，具有三个跟踪智能体的跟踪系统的拓扑结构始终如图7中的第一个图所示。</p> <p><img src="https://ftp.bmp.ovh/imgs/2020/08/d5d2a5b27e8ac837.png" alt="可能的拓扑"></p> <p><strong>结论</strong>：本文提出了一种协作中继跟踪策略来捕获入侵由大量智能智能体监控的域的目标。三边测量算法用于计算目标的位置，这是设计跟踪控制器的关键信息。由于一个目标由多个跟踪智能体跟踪，因此跟踪智能体需要相互协作和通信。借助Voronoi图，将该区域划分为多个Voronoi单元。在跟踪过程中，跟踪智能体通过一系列Voronoi站点转发能够访问目标位置的跟踪智能体。当目标移动到一个新的Voronoi小区时，Voronoi站点取代了一个跟踪智能体，带来了拓扑结构的切换。将拓扑结构的切换问题建模为马尔可夫链过程，并通过跟踪误差的跳变反映跟踪智能体的切换问题。仿真结果证明了该跟踪算法的优越性。</p> <h2 id="_2015🌗-面向中心感知多无人机协同监视的势场滚动时域运动规划"><a href="#_2015🌗-面向中心感知多无人机协同监视的势场滚动时域运动规划" class="header-anchor">#</a> [2015🌗]面向中心感知多无人机协同监视的势场滚动时域运动规划</h2> <p>8月21日阅，论文名称：Potential field based receding horizon motion planning for centrality-aware multiple UAV cooperative surveillance，2015年，《Aerospace Science and Technology 》，作者来自<em>北京航空航天大学</em>，<a href="https://wws.lanzous.com/iEoWxfwq8pg" target="_blank" rel="noopener noreferrer">论文查看<span><svg xmlns="http://www.w3.org/2000/svg" aria-hidden="true" focusable="false" x="0px" y="0px" viewBox="0 0 100 100" width="15" height="15" class="icon outbound"><path fill="currentColor" d="M18.8,85.1h56l0,0c2.2,0,4-1.8,4-4v-32h-8v28h-48v-48h28v-8h-32l0,0c-2.2,0-4,1.8-4,4v56C14.8,83.3,16.6,85.1,18.8,85.1z"></path> <polygon fill="currentColor" points="45.7,48.7 51.3,54.3 77.2,28.5 77.2,37.2 85.2,37.2 85.2,14.9 62.8,14.9 62.8,22.9 71.5,22.9"></polygon></svg> <span class="sr-only">(opens new window)</span></span></a>。</p> <blockquote><p><strong>摘要</strong>：针对多无人机协同监视问题，提出了一种两层控制框架。该框架由网络拓扑控制层和运动规划层组成。前者控制网络拓扑结构，保持网络连通性。后者采用分布式滚动时域优化方法规划无人机的运动。基于目标概率和无人机在该区域的探测历史，建立了协同搜索问题的模型。引入遗忘因子来驱动无人机重新访问之前搜索过的区域。此外，通过在删除通信链路时考虑通信链路的中心性来实现覆盖增强和网络性能之间的折衷。提出了滚动时域优化中的位场设计方法，在不违反避碰和网络连通性约束的前提下，获得无人机的最优运动。仿真结果通过分析遗忘因子和通信链路中心度的影响，验证了所提方法的可行性。</p></blockquote> <p><strong>第1节 引言</strong>，近年来，随着自主性的提高，无人机在军事和民用领域的应用越来越广泛。与单一无人机相比，多架无人机可以更有效地执行复杂的任务。多无人机协作还提高了鲁棒性和灵活性。多无人机在战场上的一个主要应用是协同监视和监视。一般来说，监视区域被划分为若干个单元。tar得到的概率或状态的不确定性水平与单元相关联，以表示先验信息。由于目标的运动，目标的概率和状态的不确定性水平可能是时变的。</p> <p>群体中充分的信息共享对于协作和信息融合是必不可少的，因此必须保持网络的连通性。势函数法是连续时间系统保持联系和避免碰撞的传统方法。对于离散时间系统，代理可以从允许集（称为连接约束集）中选择控制输入，以便在下一步中保持连接性。然而，这两种方法都不能很好地处理无人机的运动学约束，如速度范围和最小转弯半径。</p> <p>群体中充分的信息共享对于协作和信息融合是必不可少的，因此必须保持网络的连通性。势函数法是连续时间系统保持联系和避免碰撞的传统方法。对于离散时间系统，代理可以从允许集（称为连接约束集）中选择控制输入，以便在下一步中保持连接性。然而，这两种方法都不能很好地处理无人机的运动学约束，如速度范围和最小转弯半径，在保持连通性的前提下，灵活的网络拓扑结构将极大地提高监视的效率。在不违反文献[8]中全局连通性条件的情况下，agent通过局部通信消除冗余的通信链路，采用势函数方法分散agent以提高覆盖率。在[13]中，为了保持移动传感器部署中的连通性，建立了相对邻域图的适当关系。在文献[9,10]中，代理通过本地通信来估计网络的拓扑结构，并在通信链路的删除上达成一致。</p> <p>删除冗余通信链路可以提高覆盖率，但也会影响网络中的信息共享，尤其是“重要”链路。因此，在作出删除链路的决定时，将通信链路的重要性考虑在内是有益的。文献[14]提出了一种基于边缘介度的无线传感器网络拓扑控制方法。并与其他方法进行了比较，证明了基于中间性的方法的有效性。节点中心度的度量代表了节点在网络中的相对重要性。度中心度、中间度、贴近度和特征向量中心度是常用的四种中心度度量方法。中心性的定义通常意味着对信息传递机制的假设。可以根据各种信息传递模型定义相应的中心。本文基于特征向量中心度定义了通信链路的中心度来表示链路的重要性。</p> <p>由于滚动时域控制能够有效地处理环境的动态变化和agent的运动约束，因此在多agent协作问题中得到了广泛的应用。文献[19]将分布式模型预测控制应用于多车辆协同搜索问题，根据优化中是否考虑其它相邻车辆的目标，分别阐述并区分贪婪和协作分布式模型预测控制。车辆的耦合目标和约束条件使得离散滚动时域控制比集中式方法复杂得多。</p> <p>在分布式滚动优化中，智能体在运动规划中通常需要其他相邻智能体的决策，以在耦合约束下规划其最优运动，例如碰撞避免。一种方法是代理按顺序更新计划：每个步骤只允许一个代理计划其运动并与相邻代理共享计划结果，而其他代理保留其当前计划。优化的迭代也可以分为两个步骤。在第一步中，agent在不考虑耦合约束的情况下规划其假定运动，并与相邻的agent共享假定运动。在第二步中，通过考虑耦合约束对假设的运动进行调整，得到可行运动。然而，该方法基于假设运动与最优可行运动之间的差异很小，并且更新速度足够快。在多智能体稳定群集的分布式滚动时域控制中，利用势场方法耦合目标。</p> <p>本文的主要贡献如下。首先，根据目标的概率和无人机的探测历史建立了协同搜索模型。引入遗忘因子来表示检测过程被遗忘的速度。这样，无人机就可以重新访问之前搜索过的区域。其次，采用基于consen-sus的方法和分布式拍卖机制对网络拓扑进行控制和管理。通过在删除链路时考虑通信链路的中心性，实现了检测奖励与网络性能的折衷。再次，设计了位势函数和约束集相结合的势场，对分布式滚动运动规划中可能违反耦合约束的运动进行惩罚。这样，无人机可以在每次迭代中通过一轮优化来规划满足耦合约束的最优运动，并可并行更新其计划。</p> <p><strong>第2节 多无人机协同监视框架</strong>，考虑到一组无人机在给定区域执行协同监视。团队中没有领先的无人机。虽然无人机可能有不同的能力，但它们的作用和地位是平等的。各无人机搜索监视区域，如果存在通信链路，则与无人机共享检测信息、本地状态和局部拓扑信息。无人机被称为“邻居”。因此，每一个无人机通过与周围的无人机交换信息来收集该群体中所有无人机的信息，并根据收集到的信息做出决策。因此，有必要保持网络的连通性。在保持连通性的前提下，灵活的拓扑结构可以根据搜索任务的需要而变化，从而提高监视的效率。通信拓扑结构的变化（通信链路的增加和删除）会影响网络结构和信息传递。在通信拓扑控制中，既要考虑监控任务的要求，又要考虑网络的性能。</p> <p>如图1所示，提出了由拓扑控制层和运动规划层组成的控制系统。拓扑控制层根据收集到的局部拓扑信息获取全局拓扑。它还规定了通信链路的添加和删除，并保持了对运动规划施加约束的网络连通性。运动规划层在不违反耦合约束的前提下，引导无人机的运动以获得最大的检测回报。它还为拓扑控制层提供位置反馈，并将链路删除应用到拓扑控制层，以探索更多的领域。</p> <p><img src="https://s1.ax1x.com/2020/08/28/d52ASI.png" alt="多UAV协作监视控制框架"></p> <p>在拓扑控制层，各无人机根据采集到的局部拓扑信息估计全局拓扑。基于分布式拍卖机制，实现了链接删除的一致性。在删除链路时，考虑了通信链路的重要性和检测报酬的估计增加。在运动规划层，每一个无人机都是基于局部信息，采用滚动地平线的方式进行运动规划。每一种无人机的优化目标是在给定的视界范围内，获得最大的探测回报的最优路径。避免碰撞和约束等连接性也将得到满足。每个无人机迭代的工作流程如图2所示。</p> <p><img src="https://ftp.bmp.ovh/imgs/2020/08/5e0e3746408c3cf5.png" alt="每架无人机迭代的流程图"></p> <p><strong>第3节 多无人机协同搜索问题研究</strong>，考虑在一个<span class="katex"><span class="katex-mathml"><math><semantics><mrow><mi>L</mi><mo>×</mo><mi>w</mi></mrow><annotation encoding="application/x-tex">L \times w</annotation></semantics></math></span><span aria-hidden="true" class="katex-html"><span class="strut" style="height:0.68333em;"></span><span class="strut bottom" style="height:0.76666em;vertical-align:-0.08333em;"></span><span class="base textstyle uncramped"><span class="mord mathit">L</span><span class="mbin">×</span><span class="mord mathit" style="margin-right:0.02691em;">w</span></span></span></span>矩形区域内有一组无人机在执行协同监视任务。监视区域分为<span class="katex"><span class="katex-mathml"><math><semantics><mrow><msub><mi>L</mi><mi>x</mi></msub><mo>×</mo><msub><mi>L</mi><mi>y</mi></msub></mrow><annotation encoding="application/x-tex">L_x \times L_y</annotation></semantics></math></span><span aria-hidden="true" class="katex-html"><span class="strut" style="height:0.68333em;"></span><span class="strut bottom" style="height:0.969438em;vertical-align:-0.286108em;"></span><span class="base textstyle uncramped"><span class="mord"><span class="mord mathit">L</span><span class="vlist"><span style="top:0.15em;margin-right:0.05em;margin-left:0em;"><span class="fontsize-ensurer reset-size5 size5"><span style="font-size:0em;">​</span></span><span class="reset-textstyle scriptstyle cramped"><span class="mord mathit">x</span></span></span><span class="baseline-fix"><span class="fontsize-ensurer reset-size5 size5"><span style="font-size:0em;">​</span></span>​</span></span></span><span class="mbin">×</span><span class="mord"><span class="mord mathit">L</span><span class="vlist"><span style="top:0.15em;margin-right:0.05em;margin-left:0em;"><span class="fontsize-ensurer reset-size5 size5"><span style="font-size:0em;">​</span></span><span class="reset-textstyle scriptstyle cramped"><span class="mord mathit" style="margin-right:0.03588em;">y</span></span></span><span class="baseline-fix"><span class="fontsize-ensurer reset-size5 size5"><span style="font-size:0em;">​</span></span>​</span></span></span></span></span></span>个单元格。假设每个无人机都知道区域是如何划分的，并且可以访问自己的位置。将<span class="katex"><span class="katex-mathml"><math><semantics><mrow><msub><mi>p</mi><mi>j</mi></msub><mo>(</mo><mi>q</mi><mo>)</mo></mrow><annotation encoding="application/x-tex">p_j(q)</annotation></semantics></math></span><span aria-hidden="true" class="katex-html"><span class="strut" style="height:0.75em;"></span><span class="strut bottom" style="height:1.036108em;vertical-align:-0.286108em;"></span><span class="base textstyle uncramped"><span class="mord"><span class="mord mathit">p</span><span class="vlist"><span style="top:0.15em;margin-right:0.05em;margin-left:0em;"><span class="fontsize-ensurer reset-size5 size5"><span style="font-size:0em;">​</span></span><span class="reset-textstyle scriptstyle cramped"><span class="mord mathit" style="margin-right:0.05724em;">j</span></span></span><span class="baseline-fix"><span class="fontsize-ensurer reset-size5 size5"><span style="font-size:0em;">​</span></span>​</span></span></span><span class="mopen">(</span><span class="mord mathit" style="margin-right:0.03588em;">q</span><span class="mclose">)</span></span></span></span>表示为目标<span class="katex"><span class="katex-mathml"><math><semantics><mrow><mi>j</mi><mo>∈</mo><mi>T</mi></mrow><annotation encoding="application/x-tex">j \in T</annotation></semantics></math></span><span aria-hidden="true" class="katex-html"><span class="strut" style="height:0.68333em;"></span><span class="strut bottom" style="height:0.8777699999999999em;vertical-align:-0.19444em;"></span><span class="base textstyle uncramped"><span class="mord mathit" style="margin-right:0.05724em;">j</span><span class="mrel">∈</span><span class="mord mathit" style="margin-right:0.13889em;">T</span></span></span></span>存在于单元格<span class="katex"><span class="katex-mathml"><math><semantics><mrow><mi>q</mi></mrow><annotation encoding="application/x-tex">q</annotation></semantics></math></span><span aria-hidden="true" class="katex-html"><span class="strut" style="height:0.43056em;"></span><span class="strut bottom" style="height:0.625em;vertical-align:-0.19444em;"></span><span class="base textstyle uncramped"><span class="mord mathit" style="margin-right:0.03588em;">q</span></span></span></span>中的先验概率，其中<span class="katex"><span class="katex-mathml"><math><semantics><mrow><mi>T</mi><mo>=</mo><mrow><mn>1</mn><mo separator="true">,</mo><mn>2</mn><mo separator="true">,</mo><mo>⋯</mo><mo separator="true">,</mo><msub><mi>N</mi><mi>T</mi></msub></mrow></mrow><annotation encoding="application/x-tex">T={1, 2, \cdots , N_T}</annotation></semantics></math></span><span aria-hidden="true" class="katex-html"><span class="strut" style="height:0.68333em;"></span><span class="strut bottom" style="height:0.8777699999999999em;vertical-align:-0.19444em;"></span><span class="base textstyle uncramped"><span class="mord mathit" style="margin-right:0.13889em;">T</span><span class="mrel">=</span><span class="mord textstyle uncramped"><span class="mord mathrm">1</span><span class="mpunct">,</span><span class="mord mathrm">2</span><span class="mpunct">,</span><span class="minner">⋯</span><span class="mpunct">,</span><span class="mord"><span class="mord mathit" style="margin-right:0.10903em;">N</span><span class="vlist"><span style="top:0.15em;margin-right:0.05em;margin-left:-0.10903em;"><span class="fontsize-ensurer reset-size5 size5"><span style="font-size:0em;">​</span></span><span class="reset-textstyle scriptstyle cramped"><span class="mord mathit" style="margin-right:0.13889em;">T</span></span></span><span class="baseline-fix"><span class="fontsize-ensurer reset-size5 size5"><span style="font-size:0em;">​</span></span>​</span></span></span></span></span></span></span>是该区域中可能存在的一组目标。概率<span class="katex"><span class="katex-mathml"><math><semantics><mrow><msub><mi>p</mi><mi>j</mi></msub><mo>(</mo><mi>q</mi><mo>)</mo></mrow><annotation encoding="application/x-tex">p_j(q)</annotation></semantics></math></span><span aria-hidden="true" class="katex-html"><span class="strut" style="height:0.75em;"></span><span class="strut bottom" style="height:1.036108em;vertical-align:-0.286108em;"></span><span class="base textstyle uncramped"><span class="mord"><span class="mord mathit">p</span><span class="vlist"><span style="top:0.15em;margin-right:0.05em;margin-left:0em;"><span class="fontsize-ensurer reset-size5 size5"><span style="font-size:0em;">​</span></span><span class="reset-textstyle scriptstyle cramped"><span class="mord mathit" style="margin-right:0.05724em;">j</span></span></span><span class="baseline-fix"><span class="fontsize-ensurer reset-size5 size5"><span style="font-size:0em;">​</span></span>​</span></span></span><span class="mopen">(</span><span class="mord mathit" style="margin-right:0.03588em;">q</span><span class="mclose">)</span></span></span></span>可能是时变的，作为目标运动的原因，如果有一些运动信息，也可以估计。当单元格<span class="katex"><span class="katex-mathml"><math><semantics><mrow><mi>q</mi></mrow><annotation encoding="application/x-tex">q</annotation></semantics></math></span><span aria-hidden="true" class="katex-html"><span class="strut" style="height:0.43056em;"></span><span class="strut bottom" style="height:0.625em;vertical-align:-0.19444em;"></span><span class="base textstyle uncramped"><span class="mord mathit" style="margin-right:0.03588em;">q</span></span></span></span>被无人机搜索时，单元格内的所有目标都会被检测到，概率与无人机的感知能力有关。</p> <p><strong>第4节 支持中心性的网络拓扑管理</strong>，<br>
无人机通过无线链路交换信息。假设两个无人机之间的距离小于通信距离<span class="katex"><span class="katex-mathml"><math><semantics><mrow><msub><mi>r</mi><mi>c</mi></msub></mrow><annotation encoding="application/x-tex">r_c</annotation></semantics></math></span><span aria-hidden="true" class="katex-html"><span class="strut" style="height:0.43056em;"></span><span class="strut bottom" style="height:0.58056em;vertical-align:-0.15em;"></span><span class="base textstyle uncramped"><span class="mord"><span class="mord mathit" style="margin-right:0.02778em;">r</span><span class="vlist"><span style="top:0.15em;margin-right:0.05em;margin-left:-0.02778em;"><span class="fontsize-ensurer reset-size5 size5"><span style="font-size:0em;">​</span></span><span class="reset-textstyle scriptstyle cramped"><span class="mord mathit">c</span></span></span><span class="baseline-fix"><span class="fontsize-ensurer reset-size5 size5"><span style="font-size:0em;">​</span></span>​</span></span></span></span></span></span>时，可以相互通信。为了避免碰撞，任何两个无人机之间的距离应该大于安全距离<span class="katex"><span class="katex-mathml"><math><semantics><mrow><msub><mi>r</mi><mi>a</mi></msub></mrow><annotation encoding="application/x-tex">r_a</annotation></semantics></math></span><span aria-hidden="true" class="katex-html"><span class="strut" style="height:0.43056em;"></span><span class="strut bottom" style="height:0.58056em;vertical-align:-0.15em;"></span><span class="base textstyle uncramped"><span class="mord"><span class="mord mathit" style="margin-right:0.02778em;">r</span><span class="vlist"><span style="top:0.15em;margin-right:0.05em;margin-left:-0.02778em;"><span class="fontsize-ensurer reset-size5 size5"><span style="font-size:0em;">​</span></span><span class="reset-textstyle scriptstyle cramped"><span class="mord mathit">a</span></span></span><span class="baseline-fix"><span class="fontsize-ensurer reset-size5 size5"><span style="font-size:0em;">​</span></span>​</span></span></span></span></span></span>。无人机和无线通信网络的邻域如图3所示。</p> <p><img src="https://s1.ax1x.com/2020/08/28/d52Elt.png" alt="无人机的邻域和通信网络的图示"></p> <p><strong>第5节 基于位场的滚动时域运动规划</strong>，每一个无人机都根据其局部信息，以水平后退的方式在线规划最优运动。在每个采样时刻，每一个无人机都在给定的时间范围内求解优化问题，以获得最优的控制输入序列。在序列中的第一个控制被实现。在下一采样时刻，根据新获得的信息求解优化问题</p> <p><strong>结论</strong>：本文针对多无人机协同监视问题，提出了一种控制系统框架。详细描述了网络拓扑控制层和运动规划层的设计。基于目标概率和探测历史，建立了多无人机协同搜索问题模型。引入被遗忘因子来表示被遗忘的速度，以驱动无人机重新访问之前搜索过的区域。通过对遗忘因子的调整，可以实现对未探测区域的探测与对探测区域的再探测之间的折衷。</p> <p>在删除通信链路时，考虑了通信链路的中心性。网络性能的权重因子可以调整，以反映对网络性能的重视。基于分布式后退水平优化，各无人机规划其最优路径，以获得最大估计的探测收益。引入势场的设计来惩罚可能违反耦合约束的运动，从而保证碰撞避免和连通性保持。遗忘因素和通信链路的中心度对无人机行为的联合影响将在今后的工作中进行研究。</p> <h2 id="_2015🌖-风险敏感区无人机监视的反应运动规划"><a href="#_2015🌖-风险敏感区无人机监视的反应运动规划" class="header-anchor">#</a> [2015🌖]风险敏感区无人机监视的反应运动规划</h2> <p>8月22日阅，论文名称：Reactive Motion Planning for Unmanned Aerial Surveillance of Risk-Sensitive Areas，2015年，《IEEE TRANSACTIONS ON AUTOMATION SCIENCE AND ENGINEERING》，作者来自<em>美国天主教大学</em>，<a href="https://wws.lanzous.com/i7zdYfy0lpa" target="_blank" rel="noopener noreferrer">论文查看<span><svg xmlns="http://www.w3.org/2000/svg" aria-hidden="true" focusable="false" x="0px" y="0px" viewBox="0 0 100 100" width="15" height="15" class="icon outbound"><path fill="currentColor" d="M18.8,85.1h56l0,0c2.2,0,4-1.8,4-4v-32h-8v28h-48v-48h28v-8h-32l0,0c-2.2,0-4,1.8-4,4v56C14.8,83.3,16.6,85.1,18.8,85.1z"></path> <polygon fill="currentColor" points="45.7,48.7 51.3,54.3 77.2,28.5 77.2,37.2 85.2,37.2 85.2,14.9 62.8,14.9 62.8,22.9 71.5,22.9"></polygon></svg> <span class="sr-only">(opens new window)</span></span></a>。</p> <blockquote><p><strong>摘要</strong>：本文提出了一种反应式运动规划方法，用于无人机对危险敏感区域的持续监视。该规划器被称为PARCov（Planner for Autonomous Risk-sensitive Coverage，自主风险敏感覆盖规划器），旨在：（1）最大化安装在每台无人机上的传感器覆盖的区域；（2）提供持续监视；（3）保持高传感器数据质量；以及（4）降低检测风险。为了实现所述目标，PARCov将检测风险与不确定性度量结合到一个成本函数中，该不确定性度量旨在跟踪已被调查的区域和上次调查的时间。PARCov通过将每架四旋翼机移动到其附近的低成本区域，降低了不确定性和检测风险。通过减少不确定性，PARCov能够增加覆盖范围并提供持续监视。此外，非线性优化公式被用来确定飞行每架四旋翼机的最佳高度，以最大限度地提高传感器数据质量，同时最小化风险。通过使用不同的风险模型和越来越多的无人机进行风险敏感监视的仿真，验证了PARCov的有效性和可扩展性。AscTec Pelican四旋翼机的实验为物理部署的成功提供了证据。</p></blockquote> <p><strong>第1节 引言</strong>，无人机正在成为环境监测、搜索和救援任务、包裹递送、目标跟踪和许多其他应用的中心。此外，随着无人机（如ARDrone和AscTec Pelican quadcopters）越来越商业化，它们是部署在自主飞行任务中经济可行的选择。</p> <p>为了提高无人机的自主性，本文提出了一种反应式运动规划方法，称之为PARCov（Planner for Autonomous Risk-sensitive Coverage，自主风险敏感覆盖规划器），用于一组无人机持续覆盖风险敏感区域。通过提供持久覆盖，PARCov试图减少每个区域的等待时间，即自上次调查该区域以来经过的时间。这是由许多应用引起的，在这些应用中，被调查的区域通常比团队一次可以覆盖的区域大得多。此外，为了利用监视过程中收集到的信息，保持高传感器数据质量变得非常重要。在许多空中任务中，考虑风险也是至关重要的。在监视方面，这种风险可能相当于四架直升机被地面上的敌方特工发现的可能性。例如，可以将此类风险建模为地面网格表示上的成本图。PARCov可以适应各种风险指标，这些指标随着海拔高度的增加而降低。成本图在许多路径规划方法中被使用，来计算一条低成本的到达给定目标的路径。相反，帕考夫使用成本地图，使无人机团队能够持续调查一个区域，同时降低风险并保持高传感器数据质量。</p> <p>在降低风险和保持高传感器数据质量的同时实现持续覆盖带来了重大挑战。当飞机靠近地面时，由于风险和传感器数据质量通常会增加，因此寻找最佳高度变得非常困难。可伸缩性对于确保该方法可以应用于越来越多的四旋翼机也很重要。下图表示PARCov在不同迭代次数下的快照，显示四旋翼机如何覆盖指定区域。风险模型显示为热力图，红色表示高风险，蓝色表示低风险</p> <p><img src="https://img.rruu.net/image/5f427ded9144a" alt="PARCov在不同迭代次数下的快照，显示四旋翼机如何覆盖指定区域。风险模型显示为热图，红色表示高风险，蓝色表示低风险"></p> <p><strong>第2节 问题表述</strong>，本文所考虑的问题是使一组四旋翼机持续覆盖给定区域<span class="katex"><span class="katex-mathml"><math><semantics><mrow><mi>A</mi></mrow><annotation encoding="application/x-tex">A</annotation></semantics></math></span><span aria-hidden="true" class="katex-html"><span class="strut" style="height:0.68333em;"></span><span class="strut bottom" style="height:0.68333em;vertical-align:0em;"></span><span class="base textstyle uncramped"><span class="mord mathit">A</span></span></span></span>，同时降低风险并保持高传感器数据质量。接下来将介绍本文中用于传感器覆盖、传感器数据质量和风险的模型。</p> <p>a） 区域覆盖率和持续性<br>
b） 传感器数据质量<br>
c） 风险模型</p> <p><strong>第3节 方法</strong>，PARCov的规划分为两个阶段。在第一阶段，PARCov计划四旋翼机的运动，以促进持续的区域覆盖。在第二阶段，PARCov调整四旋翼机的高度，以使风险最小化，同时最大限度地提高传感器数据质量。</p> <p><em>3.1 二维运动规划</em><br> <em>3.2 确定高度</em><br> <em>3.3 控制器和不确定性网格的更新</em></p> <p><strong>第4节 实验和结果</strong>，通过使用越来越多的四旋翼机和各种风险图对PARCov的性能进行了仿真测试。实验还测试了PARCov对风险和控制噪声的鲁棒性。由于没有其他方法可用于本文所考虑的问题设置，因此使用了一种随机移动四元组的算法来提供基线比较。</p> <p><strong>结论</strong>：本文开发了一种反应式运动规划方法PARCov，用于由一组无人机持续监视风险敏感区域。PARCov依靠无人机之间的简单交互来促进紧急行为，最大限度地扩大覆盖范围，同时降低风险并保持高传感器数据质量。可伸缩性是通过将运动规划与确定每架四旋翼机的最佳高度分开来实现的。在仿真和真实的AscTec鹈鹕四旋翼机上的实验证明了该方法能够持续监测风险敏感区域。虽然增加更多的四旋翼机提高了覆盖率，但成本也更高。PARCov表明，即使在较小的团队中，它也可以获得持久的覆盖率。在未来的工作中，我们将研究四旋翼机的数量与运营成本之间的权衡。从理论的角度来看，分析和修改该方法以在保持计算效率的同时实现最优化是很有意思的。我们还将研究多目标优化方法的适用性，这些方法允许合并额外的目标，例如优化能量。在进行大规模监视时，电源管理成为一个关键问题。在今后的工作中，我们还将加强跟踪运动目标的方法。</p> <h2 id="_2015🌗-多固定翼无人机协同跟踪运动目标"><a href="#_2015🌗-多固定翼无人机协同跟踪运动目标" class="header-anchor">#</a> [2015🌗]多固定翼无人机协同跟踪运动目标</h2> <p>8月23日阅，论文名称：Cooperative Tracking a Moving Target Using Multiple Fixed-wing UAVs，2015年，《Journal of intelligent &amp; robotic systems》，作者来自<em>多伦多大学</em>，<a href="https://wws.lanzous.com/ihyHgfz2hji" target="_blank" rel="noopener noreferrer">论文查看<span><svg xmlns="http://www.w3.org/2000/svg" aria-hidden="true" focusable="false" x="0px" y="0px" viewBox="0 0 100 100" width="15" height="15" class="icon outbound"><path fill="currentColor" d="M18.8,85.1h56l0,0c2.2,0,4-1.8,4-4v-32h-8v28h-48v-48h28v-8h-32l0,0c-2.2,0-4,1.8-4,4v56C14.8,83.3,16.6,85.1,18.8,85.1z"></path> <polygon fill="currentColor" points="45.7,48.7 51.3,54.3 77.2,28.5 77.2,37.2 85.2,37.2 85.2,14.9 62.8,14.9 62.8,22.9 71.5,22.9"></polygon></svg> <span class="sr-only">(opens new window)</span></span></a>。</p> <p><strong>摘要</strong>：本文提出了一种多固定翼无人机（UAVs）对不合作运动目标的协同跟踪方案。它由目标游荡算法和编队飞行算法组成。游荡算法使匀速无人机能够绕着一个运动目标旋转，目标的速度可以随无人机的速度变化。编队算法通过保持多个无人机以等车间角间隔的圆形编队飞行，实现了多无人机的协同跟踪。在该编队算法下，编队中心可以独立控制，实现目标的游荡，在给定的无人机条件下，目标速度的允许范围不受影响。数值仿真结果验证了该跟踪系统的性能。</p> <p><strong>第1节 引言</strong>，跟踪运动目标是无人机的一项关键功能。它被广泛应用于无人机，如侦察、监视和目标捕获。如果手动操作，这也是一项非常具有挑战性的任务；因此，自动化此过程具有重要意义。它可以大大提高无人机的整体自主性，从而减轻无人机操作人员的负担，提高无人机执行任务的效率和安全性。本文的目标是开发一个多架固定翼无人机协同跟踪地面运动目标（GMT）的目标跟踪系统。</p> <p>无人机GMT跟踪问题的一大挑战来自于这两种不同类型飞行器之间的机动性差异。与GMTs通常表现出的巨大机动性相反，固定翼无人机的运动受到各种运动学约束。GMT可以非常灵活，在大范围内快速改变速度，而固定翼无人机不能悬停，必须保持向前运动才能保持在空中。此外，固定翼无人机的转弯半径远大于GMTs。为了克服这一挑战，以往的工作通常通过引入预先定义的跟踪模式来解决UAV-GMT的跟踪问题，如徘徊和跟踪。根据预先定义的跟踪模式，将跟踪问题转化为镇定问题，然后用常规控制方法进行求解。例如，漫游模式引导无人机在给定的防区外距离的格林尼治标准时间周围绕圈，在格林威治标准时间框架中表示的无人机轨迹是一个具有预定义半径的圆。因此，这一跟踪问题就变成了一个稳定化问题，它寻求调整无人机在运动圆上的位置，这通常更容易解决。许多研究人员采用了所谓的Lyapunov向量场（LVF）方法及其变体来制定基于游荡的跟踪算法。Dobrokhodov，Kaminer和Jones还提出了一种无人机执行目标游荡的非线性控制算法。这些游荡算法驱动无人机沿着相对于GMT的圆形路径飞行，其中包含了一系列无人机观测GMT的有利位置，因此这种模式通常用于目标监视。然而，这些算法通常有一个关键的局限性：它们只适用于目标速度比无人机慢得多的跟踪任务。这是因为这些算法调节了无人机和GMT之间的分离距离和旋转角速度。上述两种车辆之间的操纵性差异使得这一要求难以满足，特别是当GMT的速度在很大范围内变化时。当GMT的速度小于UAV的最低速度时，UAV需要在GMT附近绕一圈，以便将GMT保持在其附近；但是，当GMT的速度接近UAV的速度时，如果不能同时保持预定的分离距离和旋转角速度，无人机将失去跟踪。为了跟踪快速移动的目标，研究人员提出了所谓的“跟随”模式，这种模式引导无人机在前方一定距离内保持格林尼治标准时间。然而，这种模式只适用于GMT，它的移动速度超过了无人机的最低速度。研究人员最近提出了更全面的跟踪算法，可以适应速度在很大范围内变化的目标。Oliveira和Encarnac？ao开发了一种切换算法，该算法由基于跟随的跟踪律和基于游荡的跟踪律组成。该算法根据目标速度和相对距离在两种模式之间切换，即使目标以低于无人机最低速度的速度移动，也能保证目标在无人机附近。Fu、Feng和Gao通过提出一种简单有效的算法来解决这个问题，该算法通过一系列启发式构建的路径点引导固定翼无人机跟踪格林威治时间。根据无人机与GMT的相对位置和方位，对这些航路点进行了仔细计算和递推修正，以保证能见度，使无人机转弯速度最小化。由于GMT是独立控制的，其运动通常很难预测，因此在追逃博弈的框架下，也应用博弈论来研究这一跟踪问题。此外，数值方法，如模型预测控制，也被用来解决这个问题，并取得了一些成功。这些改进的跟踪算法通过数值仿真得到了验证，似乎为解决这一问题提供了一个有希望的解决方案，但这些算法的稳定性仍然是一个很大的问题。</p> <p>有利于目标跟踪任务的成功，特别是在目标不合作或高度敏捷的情况下。据作者所知，游荡模式是合作跟踪算法中最常用的模式。前面提到的一些基于游荡的跟踪算法包含了一些运动协调机制，扩展到了多无人机场景。这些修改通常是将多个无人机分布在一个具有规定的车间角间隔的游荡圆上，从而最大限度地提高无人机编队对目标的可见性，提高目标估计的性能。例如，将多个无人机均匀地放置在游荡的圆圈上是一种最佳配置，可以使用射程或仅方位的传感器收集给定目标的信息。</p> <p>协同跟踪中多个无人机的运动协调采用了不同的策略，但都对无人机的机动性提出了额外的要求。换言之，对于给定的无人机，在多无人机跟踪的情况下，目标速度的允许范围进一步受到限制。文献[4]中给出的仿真结果表明，目标速度必须低于无人机标称速度的30%。文献[20]中给出的一个数值例子表明，最大倾斜角为35度、空速为15 m/s、理想轨道半径为100 m的固定翼无人机只能跟踪速度低于5.17 m/s的目标。综上所述，为了放宽无人机-GMT跟踪问题中GMT速度范围的限制，为了解决这两种飞行器机动性能差异带来的挑战，必须开发更先进的跟踪与合作策略。</p> <p>多架固定翼无人机在等车间角间距的圆形编队中飞行的定量目标跟踪。它是以一种特殊的方式设计的，这样它就不会影响格林威治标准时间的容许范围。换言之，当所提出的游荡算法推广到多无人机情况时，如果无人机的运动与所提出的编队算法相协调，GMT的速度允许范围将保持不变。该算法基于虚拟结构法，生成的是一个刚性等边多边形。整个队形的集体运动由队形中心（即多边形中心）单独表示，可以单独控制队形中心来控制整个队形的运动。本文将编队中心视为一个虚拟无人机，直接在其上实现上述漫游算法。在这种两层跟踪策略下，如图1所示，多个无人机相对于目标的布置与现有的协同跟踪算法有着根本的不同。现有的算法一般都是将运动目标保持在编队中心，以保证连续可见性thm。此外，编队的几何结构是故意在惯性系中定义的，因此一旦达到所需的编队，每个无人机的最终运动趋向于与虚拟无人机平行。换句话说，生成的无人机编队多边形不会在完美编队中绕虚拟无人机旋转。由于这两种特殊的布置方式，所提出的协同跟踪算法不需要对无人机的运动能力提出额外的要求，以保持编队和跟踪的同时进行。实体无人机只需比虚拟无人机机动性略强，就可以从任意初始位置到达所需的编队，并抵抗外界干扰。<br>
由于所提出的游荡算法允许GMT几乎与无人机一样快，并且编队算法不会对无人机的运动能力造成额外的要求，因此，两层策略允许协作跟踪算法适应GMT的移动速度几乎与无人机一样快。在GMT和无人机之间的距离将随着GMT的变化而保持不变，事实上无人机之间的距离将随着时间的变化而停止。然而，编队的几何设计可以确保在任何时刻一个或多个无人机保持在虚拟无人机的游荡圈内。换句话说，目标的连续可见度可以通过适当设计的编队几何结构来保持。综上所述，所提出的协同跟踪方案，包括游荡算法和编队算法，其关键新颖之处在于它能够将GMT的允许速度限制扩展到无人机的速度。</p> <p><strong>第2节 问题定义</strong>，在这一部分，介绍了固定翼无人机和GMT的运动学模型，并推导了相对运动。</p> <p>固定翼无人机和GMT在惯性系中的相对运动如图2所示，</p> <p><img src="https://i.bmp.ovh/imgs/2020/08/e7415251d55c0bf2.png" alt="无人机跟踪运动目标"></p> <p><strong>第3节 基于滑模控制的目标游荡</strong>，</p> <p><strong>第4节 编队飞行协同跟踪</strong>，前一节中介绍的跟踪算法可以使用单个无人机进行目标漫游。只要目标状态可用，一架无人机就足以完成跟踪任务。如果不提供目标状态，必须由无人机进行估计，那么单台无人机可能因其在估计任务中的局限性而不足。单台无人机的感知覆盖范围通常是有限的，单台无人机的观测能力可能受到某些类型传感器的可观测性问题的制约。一个例子是视觉传感器，例如单目摄像机，由于适应小型无人机的严格有效载荷限制，因此被广泛用作小型无人机的主要观测传感器。单目摄像机只提供方位测量，不包含目标的距离信息。多架无人机的合作可以克服这些问题。根据三角测量原理，通过融合多个具有视觉功能的无人机获得的视觉测量值，可以恢复距离信息，从而恢复运动目标的完整状态。另外，编队中的多个无人机可以形成一个扩展的传感器集合。因此，多个无人机，每一个有一个有限的传感器会聚，可以在一个编队中协同执行持续跟踪，尽管有限的传感器会聚可能会阻止它们单独执行这项任务。此外，多个无人机可以携带不同类型的传感器，这些传感器可以相互补充，从而提高整体观测性能。此外，使用多个无人机的跟踪系统具有更高的冗余度，因此对于车辆故障更为可靠。</p> <p>与所提出的游荡算法一起，本节中开发的编队算法使多无人机协同跟踪成为可能。该算法仅以无人机的转弯速度作为控制输入，但单靠改变转弯速度来实现多无人机同时执行目标游荡和保持队形在物理上是不可行的。在文献中，除了无人机的转弯速度外，协同跟踪算法还需要改变无人机的速度或游荡变量（例如，游荡半径和车辆间的角度间隔）。本文提出的编队算法以转弯速度和速度为控制输入，但无人机在达到期望编队的过程中只需稍微改变速度即可。一旦达到所需的编队，无人机就可以以恒定的速度移动来执行目标游荡，并且可能只需要在存在外部干扰的情况下稍微改变速度。</p> <p>几何学中<span class="katex"><span class="katex-mathml"><math><semantics><mrow><mi>U</mi><mi>A</mi><msub><mi>V</mi><mn>0</mn></msub></mrow><annotation encoding="application/x-tex">UAV_0</annotation></semantics></math></span><span aria-hidden="true" class="katex-html"><span class="strut" style="height:0.68333em;"></span><span class="strut bottom" style="height:0.83333em;vertical-align:-0.15em;"></span><span class="base textstyle uncramped"><span class="mord mathit" style="margin-right:0.10903em;">U</span><span class="mord mathit">A</span><span class="mord"><span class="mord mathit" style="margin-right:0.22222em;">V</span><span class="vlist"><span style="top:0.15em;margin-right:0.05em;margin-left:-0.22222em;"><span class="fontsize-ensurer reset-size5 size5"><span style="font-size:0em;">​</span></span><span class="reset-textstyle scriptstyle cramped"><span class="mord mathrm">0</span></span></span><span class="baseline-fix"><span class="fontsize-ensurer reset-size5 size5"><span style="font-size:0em;">​</span></span>​</span></span></span></span></span></span>和<span class="katex"><span class="katex-mathml"><math><semantics><mrow><mi>U</mi><mi>A</mi><msub><mi>V</mi><mi>i</mi></msub></mrow><annotation encoding="application/x-tex">UAV_i</annotation></semantics></math></span><span aria-hidden="true" class="katex-html"><span class="strut" style="height:0.68333em;"></span><span class="strut bottom" style="height:0.83333em;vertical-align:-0.15em;"></span><span class="base textstyle uncramped"><span class="mord mathit" style="margin-right:0.10903em;">U</span><span class="mord mathit">A</span><span class="mord"><span class="mord mathit" style="margin-right:0.22222em;">V</span><span class="vlist"><span style="top:0.15em;margin-right:0.05em;margin-left:-0.22222em;"><span class="fontsize-ensurer reset-size5 size5"><span style="font-size:0em;">​</span></span><span class="reset-textstyle scriptstyle cramped"><span class="mord mathit">i</span></span></span><span class="baseline-fix"><span class="fontsize-ensurer reset-size5 size5"><span style="font-size:0em;">​</span></span>​</span></span></span></span></span></span>之间的几何结构如图3所示。</p> <p><img src="https://i.bmp.ovh/imgs/2020/08/06d3137dcf133be2.png" alt="惯性系中虚拟结构形成的几何学"></p> <p><strong>第5节 模拟结果</strong>：<br> <em>5.1 使用单个无人机跟踪GMT</em><br> <em>5.2 多无人机协同跟踪</em><br> <em>5.3 比较研究</em>，如前几节所述，所提出的游荡算法能够保持对GMT的跟踪，其速度几乎与无人机一样快。为了充分验证其在这方面相对于现有游荡方法的优越性，本文将该游荡算法与基于著名LVF方法的游荡算法进行了比较。LVF方法被多个研究者应用于UAV-GMT跟踪问题中，比较研究中使用的LVF方法来自文献[3]。该方法构造了一个矢量场，其中包含一个以目标为中心的极限圆，并为无人机从任意初始位置收敛到极限圆提供了所需的速度（如航向和速度）。速度场基本上规定了无人机相对于格林威治标准时间的运动。事实上，无人机和格林威治标准时间之间的相对速度在游荡圈的任何一点上被规定为一个常数。图17显示了它们相对运动的两个极端情况，即两个车辆在相同和相反的方向上移动。</p> <p><strong>结论</strong>：本文提出了一种多固定翼无人机协同跟踪GMT的方案。它是建立在一个两层结构，包括游荡算法和形成算法。前者利用单个无人机进行目标跟踪，而后者则实现多无人机协同进行目标跟踪。</p> <p>提出了一种多固定翼无人机协同跟踪GMT的方案。<br>
它是建立在一个两层结构，包括游荡算法和形成算法。前者利用单个无人机进行目标跟踪，而后者则实现多无人机协同进行目标跟踪。该算法基于滑模控制，只需调节无人机与GMT之间的距离，并将绕飞角速度作为自由参数，大大简化了控制策略。在这一策略下，固定翼无人机只需操纵转弯速度就可以以恒定速度飞行以保持游荡状态，而被跟踪的GMT则可以在大范围内改变速度，速度几乎可以和无人机一样快。为了协调多架固定翼无人机的运动，协同进行目标跟踪，提出了编队算法。它以虚拟结构为基础，引导多架无人机以等间距的环形编队飞行，使无人机团队保持单一的虚拟无人机状态。通过在该虚拟无人机上的实现，将该算法应用于多无人机编队中，不影响GMT速度的允许范围。这种编队策略是以一种特殊的方式设计的，无论分配给无人机小组的任务是什么，它都不会对无人机的运动能力造成额外的要求。换言之，队形策略和分配给团队的任务是相互独立的，可以单独设计。这两个部分的结合不会影响彼此的单独功能。因此，该策略不局限于本文所研究的目标跟踪任务，也可应用于其它无人机任务。事实上，现有的单无人机控制技术可以直接应用到多个无人机编队中，通过在虚拟无人机上实现。</p> <p>在该算法中，无人机网络间的车辆间隔角信息可以本地交换，但其余信息需要全局共享。因此，该算法只是部分分布的。该算法的全分布式实现可以减少无人机网络中的信息量，提高其可扩展性，值得在今后的工作中进一步研究。今后应考虑的另一个问题与目标国有关。在所提出的协同跟踪系统中，无人机需要知道GMT的状态，包括它的位置、速度和加速度。因此，这项工作的下一步工作应该探索使用机载观测传感器（如摄像机）来促进跟踪的可能性。</p> <h2 id="_2015🌕-基于分散梯度谈判和预期观测的多uav目标搜索"><a href="#_2015🌕-基于分散梯度谈判和预期观测的多uav目标搜索" class="header-anchor">#</a> [2015🌕]基于分散梯度谈判和预期观测的多UAV目标搜索</h2> <p>8月24日阅，论文名称：Multi-UAV target searchusing decentralized gradient-based negotiation with expected observation，2014年，《Information Sciences》，作者来自<em>康普尔顿大学</em>，<a href="https://wws.lanzous.com/i9mE0g0t67i" target="_blank" rel="noopener noreferrer">论文查看<span><svg xmlns="http://www.w3.org/2000/svg" aria-hidden="true" focusable="false" x="0px" y="0px" viewBox="0 0 100 100" width="15" height="15" class="icon outbound"><path fill="currentColor" d="M18.8,85.1h56l0,0c2.2,0,4-1.8,4-4v-32h-8v28h-48v-48h28v-8h-32l0,0c-2.2,0-4,1.8-4,4v56C14.8,83.3,16.6,85.1,18.8,85.1z"></path> <polygon fill="currentColor" points="45.7,48.7 51.3,54.3 77.2,28.5 77.2,37.2 85.2,37.2 85.2,14.9 62.8,14.9 62.8,22.9 71.5,22.9"></polygon></svg> <span class="sr-only">(opens new window)</span></span></a>。</p> <blockquote><p><strong>摘要</strong>：本文提出了一种新的方法来协调一组自主传感器平台在不确定条件下搜索丢失的目标。基于一种基于分散梯度的优化算法，利用期望观测值作为未来收益的估计，设计了一种<strong>连续动作空间中的实时滚动时域控制器</strong>。预期观测值是一种估计平台所能达到的状态的优度的一种成本先行启发式方法。它允许决策算法考虑到整个环境的信息，减少了检测目标所需的时间。以传感器为模型的启发式算法，使我们能够开发出一个新的团队效用函数，具有低计算成本和高性能的特点。它可以应用于具有复杂和非均匀目标概率分布的多目标搜索等具有挑战性的场景。通过仿真和统计分析，说明了期望观测启发式算法在多车辆协同搜索应用中的优越性。</p></blockquote> <p><strong>第1节 引言</strong>，移动传感器在大规模环境中搜索特定目标的能力在许多实际应用中越来越重要。例如野生动物监测、搜索和救援、区域巡逻和战术侦察。其中许多任务都是时间紧迫的，这有利于部署多个移动传感器。一个移动传感器网络已经证明能够增强传感灵活性，并在较短时间内实现任务目标。传感器之间的分散进一步提供了网络的可扩展性、模块化和冗余性。这降低了中央服务器故障的脆弱性，从而进一步增强了整个系统的健壮性。特别是，有一个活跃的研究团体提出了移动传感器决策解决方案，用于目标搜索和跟踪问题。这些解决方案本质上利用了动作感知回路来设计基于人脑最新计算和决策模型的自主认知代理。本文主要研究目标搜索问题的决策（如根据感知选择动作）。</p> <p>搜索问题可以表述为概率信息收集任务。图1说明了一个由两个无人机组成的小组协调它们的轨迹来探测可能的目标的问题。目标位置的主观信息，以彩色高度图的形式显示，是先验的。这是团队在概率目标函数中用来计算联合行动计划的信息。每次无人机进行观测时，该信息或信念都会更新。它可以概率地描述目标位置，并帮助团队为找到目标做出更精确的决策。</p> <p><img src="https://s1.ax1x.com/2020/08/25/dyIu7R.png" alt="使用一组无人机在概率场景下进行目标搜索，彩色高度图显示了找到目标的相应概率区域。这个信息被团队用来计算他们的关节轨迹。"></p> <p>我们可以区分两种作为团队目标函数的概率测度：与熵相关的测度，如互信息或熵本身；与检测相关的测度，如未检测概率或预期检测时间。在本文中，我们认为一旦目标被找到，搜索任务就完成了。基于熵的度量通常很难指导移动传感器在具有一般（非高斯）目标概率分布的场景中找到目标。例如，在文献[16]中，虽然他们谈到使用熵测度作为互信息，但在搜索任务中，他们最终实现了检测目标的对数概率作为优化准则。因此，我们不再使用与熵相关的效用函数，而是使用一个基于非检测的目标函数来解决搜索问题。在决策过程中，我们规划传感器轨迹，使目标不被检测的概率最小化，或者等效地，最大化检测目标的机会。</p> <p>移动传感器概率搜索问题的一般决策复杂性是NP-hard。也就是说，由于决策树的指数增长，求解任务地平线长度的最优传感器轨迹在本质上是很困难的。因此，通常通过假设将问题简化为一个可处理的问题。其中一些方法是：贪婪近似、局部优化、环境的粗粒度表示和采样近似。</p> <p>计算有限水平概率搜索问题的最优解是一个棘手的问题。然而，通过将搜索问题简化为有限水平问题可以成功地解决。在动作优化过程中，如何平衡算法的计算时间和动作的短视性是关键。虽然在相关文献中，效用函数是为N长度动作范围设计的，但由于计算可处理性的问题，最初的实现被简化为1步前进或2步超前控制器，这并非巧合。值得强调的是，虽然第一组是完全近视的，第二组包括一个折扣的预期奖励，以减少近视的行动。</p> <p>较新的算法，如[27,14,20,21]中提出的算法能够有效地计算N步前的动作。根据动作空间的表现，他们可以分为两组。第一组，离散动作算法，能够使用基于采样的粗粒度分辨率来处理动态目标场景，在动作优化和计算时间之间进行权衡。然而，离散优化并不是一个真正的解决方案，因为决策变量不能有连续的值，如果输入信号的粒度不一样，则控制器的设计就更复杂。第二组，连续动作算法，设计用于使用分散优化来处理静态目标场景。3 N步提前动作控制器都没有考虑到未来的估计回报，并且计算出的团队行动受到行动地平线长度的限制。因此，他们很有可能因为短视而在大规模场景中做出错误决策。为了减少这一缺点，传感平台必须估计在执行这些决策后系统将到达的未来状态的优度。在搜索问题中，我们引入了期望观测的概念，它可以推断未来无人机可能收集到的目标存在信息量。</p> <p>在本文中，我们提出了一种搜索问题的决策算法，该算法结合了分散连续优化的优点，用于计算N步前的动作，以及减少短视性的好处，如离散方法[37,38]中所述。这是通过试探性地估计与未来无人机团队奖励相关的预期观测值来实现的。该解决方案是一个可处理的近似值，专门为大规模环境中的实时搜索应用而设计。无人机使用基于梯度的算法来优化他们的行动，在探测效用函数方面嵌入预期的观测，而不增加大量的计算复杂度。该算法适用于任何一般的先验目标概率分布（例如，非高斯分布），并允许匿名协调（例如，异构传感平台）。此外，我们提出了一种在团队搜索多个目标时，在决策阶段压缩位置信息的方法。这种近似方法需要知道搜索目标的个数及其先验概率分布，减少了通信量，对优化算法是透明的。</p> <p><strong>第2节 问题定义</strong>，下图展示。解决方案是一系列动作<span class="katex"><span class="katex-mathml"><math><semantics><mrow><msup><mi>v</mi><mi>k</mi></msup></mrow><annotation encoding="application/x-tex">v^k</annotation></semantics></math></span><span aria-hidden="true" class="katex-html"><span class="strut" style="height:0.849108em;"></span><span class="strut bottom" style="height:0.849108em;vertical-align:0em;"></span><span class="base textstyle uncramped"><span class="mord"><span class="mord mathit" style="margin-right:0.03588em;">v</span><span class="vlist"><span style="top:-0.363em;margin-right:0.05em;"><span class="fontsize-ensurer reset-size5 size5"><span style="font-size:0em;">​</span></span><span class="reset-textstyle scriptstyle uncramped"><span class="mord mathit" style="margin-right:0.03148em;">k</span></span></span><span class="baseline-fix"><span class="fontsize-ensurer reset-size5 size5"><span style="font-size:0em;">​</span></span>​</span></span></span></span></span></span>，驱动无人机找到目标。利用期望观测值<span class="katex"><span class="katex-mathml"><math><semantics><mrow><mi>H</mi><mo>(</mo><msup><mi>s</mi><mrow><mi>k</mi><mo>+</mo><mi>N</mi></mrow></msup><mo>)</mo></mrow><annotation encoding="application/x-tex">H(s^{k+N})</annotation></semantics></math></span><span aria-hidden="true" class="katex-html"><span class="strut" style="height:0.849108em;"></span><span class="strut bottom" style="height:1.099108em;vertical-align:-0.25em;"></span><span class="base textstyle uncramped"><span class="mord mathit" style="margin-right:0.08125em;">H</span><span class="mopen">(</span><span class="mord"><span class="mord mathit">s</span><span class="vlist"><span style="top:-0.363em;margin-right:0.05em;"><span class="fontsize-ensurer reset-size5 size5"><span style="font-size:0em;">​</span></span><span class="reset-textstyle scriptstyle uncramped"><span class="mord scriptstyle uncramped"><span class="mord mathit" style="margin-right:0.03148em;">k</span><span class="mbin">+</span><span class="mord mathit" style="margin-right:0.10903em;">N</span></span></span></span><span class="baseline-fix"><span class="fontsize-ensurer reset-size5 size5"><span style="font-size:0em;">​</span></span>​</span></span></span><span class="mclose">)</span></span></span></span>，，我们根据未来的一些预期检测情况来估计传感器平台处于<span class="katex"><span class="katex-mathml"><math><semantics><mrow><msup><mi>s</mi><mrow><mi>k</mi><mo>+</mo><mi>N</mi></mrow></msup></mrow><annotation encoding="application/x-tex">s^{k+N}</annotation></semantics></math></span><span aria-hidden="true" class="katex-html"><span class="strut" style="height:0.849108em;"></span><span class="strut bottom" style="height:0.849108em;vertical-align:0em;"></span><span class="base textstyle uncramped"><span class="mord"><span class="mord mathit">s</span><span class="vlist"><span style="top:-0.363em;margin-right:0.05em;"><span class="fontsize-ensurer reset-size5 size5"><span style="font-size:0em;">​</span></span><span class="reset-textstyle scriptstyle uncramped"><span class="mord scriptstyle uncramped"><span class="mord mathit" style="margin-right:0.03148em;">k</span><span class="mbin">+</span><span class="mord mathit" style="margin-right:0.10903em;">N</span></span></span></span><span class="baseline-fix"><span class="fontsize-ensurer reset-size5 size5"><span style="font-size:0em;">​</span></span>​</span></span></span></span></span></span>状态的好处情况。</p> <p><img src="https://s1.ax1x.com/2020/08/25/dyoRMD.png" alt="搜索轨迹生成问题的场景"></p> <p><strong>第3节 相关工作</strong>，为了充分说明本文提出的新效用函数，我们首先介绍了本研究的三篇主要论文。</p> <p><strong>第4节 具有期望观测值的滚动时域法</strong>，本节介绍了利用滚动时域法和期望观测值的概念来建立新的目标搜索效用函数。传感器平台使用具有终端成本的滚动地平线控制器优化其动作。这个终端成本是预期的非探测观测值。给定任何一个动作集<span class="katex"><span class="katex-mathml"><math><semantics><mrow><msup><mi>v</mi><mi>k</mi></msup></mrow><annotation encoding="application/x-tex">v^k</annotation></semantics></math></span><span aria-hidden="true" class="katex-html"><span class="strut" style="height:0.849108em;"></span><span class="strut bottom" style="height:0.849108em;vertical-align:0em;"></span><span class="base textstyle uncramped"><span class="mord"><span class="mord mathit" style="margin-right:0.03588em;">v</span><span class="vlist"><span style="top:-0.363em;margin-right:0.05em;"><span class="fontsize-ensurer reset-size5 size5"><span style="font-size:0em;">​</span></span><span class="reset-textstyle scriptstyle uncramped"><span class="mord mathit" style="margin-right:0.03148em;">k</span></span></span><span class="baseline-fix"><span class="fontsize-ensurer reset-size5 size5"><span style="font-size:0em;">​</span></span>​</span></span></span></span></span></span>，传感器状态通过其运动模型从<span class="katex"><span class="katex-mathml"><math><semantics><mrow><msup><mi>s</mi><mi>k</mi></msup></mrow><annotation encoding="application/x-tex">s^k</annotation></semantics></math></span><span aria-hidden="true" class="katex-html"><span class="strut" style="height:0.849108em;"></span><span class="strut bottom" style="height:0.849108em;vertical-align:0em;"></span><span class="base textstyle uncramped"><span class="mord"><span class="mord mathit">s</span><span class="vlist"><span style="top:-0.363em;margin-right:0.05em;"><span class="fontsize-ensurer reset-size5 size5"><span style="font-size:0em;">​</span></span><span class="reset-textstyle scriptstyle uncramped"><span class="mord mathit" style="margin-right:0.03148em;">k</span></span></span><span class="baseline-fix"><span class="fontsize-ensurer reset-size5 size5"><span style="font-size:0em;">​</span></span>​</span></span></span></span></span></span>转移到<span class="katex"><span class="katex-mathml"><math><semantics><mrow><msup><mi>s</mi><mrow><mi>k</mi><mo>+</mo><mi>N</mi></mrow></msup></mrow><annotation encoding="application/x-tex">s^{k+N}</annotation></semantics></math></span><span aria-hidden="true" class="katex-html"><span class="strut" style="height:0.849108em;"></span><span class="strut bottom" style="height:0.849108em;vertical-align:0em;"></span><span class="base textstyle uncramped"><span class="mord"><span class="mord mathit">s</span><span class="vlist"><span style="top:-0.363em;margin-right:0.05em;"><span class="fontsize-ensurer reset-size5 size5"><span style="font-size:0em;">​</span></span><span class="reset-textstyle scriptstyle uncramped"><span class="mord scriptstyle uncramped"><span class="mord mathit" style="margin-right:0.03148em;">k</span><span class="mbin">+</span><span class="mord mathit" style="margin-right:0.10903em;">N</span></span></span></span><span class="baseline-fix"><span class="fontsize-ensurer reset-size5 size5"><span style="font-size:0em;">​</span></span>​</span></span></span></span></span></span>，提供短期报酬信息。我们通过计算终端状态<span class="katex"><span class="katex-mathml"><math><semantics><mrow><msup><mi>s</mi><mrow><mi>k</mi><mo>+</mo><mi>N</mi></mrow></msup></mrow><annotation encoding="application/x-tex">s^{k+N}</annotation></semantics></math></span><span aria-hidden="true" class="katex-html"><span class="strut" style="height:0.849108em;"></span><span class="strut bottom" style="height:0.849108em;vertical-align:0em;"></span><span class="base textstyle uncramped"><span class="mord"><span class="mord mathit">s</span><span class="vlist"><span style="top:-0.363em;margin-right:0.05em;"><span class="fontsize-ensurer reset-size5 size5"><span style="font-size:0em;">​</span></span><span class="reset-textstyle scriptstyle uncramped"><span class="mord scriptstyle uncramped"><span class="mord mathit" style="margin-right:0.03148em;">k</span><span class="mbin">+</span><span class="mord mathit" style="margin-right:0.10903em;">N</span></span></span></span><span class="baseline-fix"><span class="fontsize-ensurer reset-size5 size5"><span style="font-size:0em;">​</span></span>​</span></span></span></span></span></span>的期望观测值，将未来的收益引入优化方法中。因此，我们需要一个函数来评估从选择<span class="katex"><span class="katex-mathml"><math><semantics><mrow><msup><mi>v</mi><mi>k</mi></msup></mrow><annotation encoding="application/x-tex">v^k</annotation></semantics></math></span><span aria-hidden="true" class="katex-html"><span class="strut" style="height:0.849108em;"></span><span class="strut bottom" style="height:0.849108em;vertical-align:0em;"></span><span class="base textstyle uncramped"><span class="mord"><span class="mord mathit" style="margin-right:0.03588em;">v</span><span class="vlist"><span style="top:-0.363em;margin-right:0.05em;"><span class="fontsize-ensurer reset-size5 size5"><span style="font-size:0em;">​</span></span><span class="reset-textstyle scriptstyle uncramped"><span class="mord mathit" style="margin-right:0.03148em;">k</span></span></span><span class="baseline-fix"><span class="fontsize-ensurer reset-size5 size5"><span style="font-size:0em;">​</span></span>​</span></span></span></span></span></span>得到的回报，以及一个估计<span class="katex"><span class="katex-mathml"><math><semantics><mrow><msup><mi>s</mi><mrow><mi>k</mi><mo>+</mo><mi>N</mi></mrow></msup></mrow><annotation encoding="application/x-tex">s^{k+N}</annotation></semantics></math></span><span aria-hidden="true" class="katex-html"><span class="strut" style="height:0.849108em;"></span><span class="strut bottom" style="height:0.849108em;vertical-align:0em;"></span><span class="base textstyle uncramped"><span class="mord"><span class="mord mathit">s</span><span class="vlist"><span style="top:-0.363em;margin-right:0.05em;"><span class="fontsize-ensurer reset-size5 size5"><span style="font-size:0em;">​</span></span><span class="reset-textstyle scriptstyle uncramped"><span class="mord scriptstyle uncramped"><span class="mord mathit" style="margin-right:0.03148em;">k</span><span class="mbin">+</span><span class="mord mathit" style="margin-right:0.10903em;">N</span></span></span></span><span class="baseline-fix"><span class="fontsize-ensurer reset-size5 size5"><span style="font-size:0em;">​</span></span>​</span></span></span></span></span></span>中存在的好处程度的函数。这个估计依赖于推断平台能从一个状态得到多少检测。</p> <p><em>4.1 短期奖励</em><br> <em>4.2 预期回报方法</em><br> <em>4.3 多无人机协同扩展</em><br> <em>4.4 多目标扩展</em></p> <p><strong>第5节 优化算法</strong>，在定义新的效用函数之后，优化过程的目标是获得一个使其最小化的动作向量。</p> <p><strong>第6节 结果</strong>，下图利用该方法对两个区域进行了探索，而没有该方法，无人机可能陷入其中一个区域。（a） 显示初始信度<span class="katex"><span class="katex-mathml"><math><semantics><mrow><msubsup><mi>b</mi><mi>τ</mi><mn>0</mn></msubsup></mrow><annotation encoding="application/x-tex">b^0_\tau</annotation></semantics></math></span><span aria-hidden="true" class="katex-html"><span class="strut" style="height:0.8141079999999999em;"></span><span class="strut bottom" style="height:1.061108em;vertical-align:-0.247em;"></span><span class="base textstyle uncramped"><span class="mord"><span class="mord mathit">b</span><span class="vlist"><span style="top:0.247em;margin-left:0em;margin-right:0.05em;"><span class="fontsize-ensurer reset-size5 size5"><span style="font-size:0em;">​</span></span><span class="reset-textstyle scriptstyle cramped"><span class="mord mathit" style="margin-right:0.1132em;">τ</span></span></span><span style="top:-0.363em;margin-right:0.05em;"><span class="fontsize-ensurer reset-size5 size5"><span style="font-size:0em;">​</span></span><span class="reset-textstyle scriptstyle uncramped"><span class="mord mathrm">0</span></span></span><span class="baseline-fix"><span class="fontsize-ensurer reset-size5 size5"><span style="font-size:0em;">​</span></span>​</span></span></span></span></span></span>，（c）用红色和蓝色显示无人机在使用无预期观测的后退控制器时的轨迹，（d）使用建议的预期观测值显示无人机的轨迹。彩色高度图表示找到由代理观察更新的目标的概率。</p> <p><img src="https://s1.ax1x.com/2020/08/25/dyTlQO.png" alt="dyTlQO.png"></p> <p>下图是场景、模拟和结果信息增益的结果：</p> <p><img src="https://s1.ax1x.com/2020/08/25/dyTYTA.png" alt="场景、模拟和结果信息增益的结果"></p> <p><strong>结论</strong>，在本文中，我们提出了一种新的方法来降低有限行动水平决策控制者的短视性，以解决最短时间搜索和丢失目标搜索问题。我们将未来的期望回报作为一个启发式的基于距离传感器模型的预测未来的观察。我们为团队协作设计了一个新的效用函数。通过基于分散化梯度的协商得到使效用函数最小化的最优动作。效用函数和梯度优化控制器构成了一个适用于概率环境下多无人机协同搜索目标的连续动作空间中的实时无近视滚动地平线控制器。仿真结果和统计分析表明，在复杂目标场景下，该方法比以往的工作有了很大的改进。在我们提出的方法中，目标检测的概率以更快的速度累积（即，在大多数情况下，提高10%到30%），这意味着比使用局部滚动地平线控制器更快地找到目标。</p> <p>该方法假设目标在规划范围内是静态的。这简化了估计问题，但在实际应用中，目标通常是移动的。因此，未来值得注意的进展是将目标动力学纳入效用函数和预期观测公式。对于基于梯度的优化器，应该可以为我们提出的效用函数推导一个显式的梯度公式，与标准有限差分方法相比，这可能进一步提高算法的计算速度和鲁棒性。将所提出的启发式方法应用于其他应用（如预测），并将其推广到任何信息收集决策问题，将是构建可计算可处理的非近视决策算法的重要进展。此外，还可以进一步改进多目标方法，以解决事先不知道目标数目的情况。</p> <h2 id="_2014🌖-基于高斯混合模型的分层启发式搜索无人机覆盖规划"><a href="#_2014🌖-基于高斯混合模型的分层启发式搜索无人机覆盖规划" class="header-anchor">#</a> [2014🌖] 基于高斯混合模型的分层启发式搜索无人机覆盖规划</h2> <p>8月25日阅，论文名称：Hierarchical Heuristic Search Using a Gaussian Mixture Model for UAV Coverage Planning，2014年，《IEEE Transactions on Cybernetics》，作者来自<em>杨百翰大学</em>，<a href="https://wws.lanzous.com/ibl5jg1zjef" target="_blank" rel="noopener noreferrer">论文查看<span><svg xmlns="http://www.w3.org/2000/svg" aria-hidden="true" focusable="false" x="0px" y="0px" viewBox="0 0 100 100" width="15" height="15" class="icon outbound"><path fill="currentColor" d="M18.8,85.1h56l0,0c2.2,0,4-1.8,4-4v-32h-8v28h-48v-48h28v-8h-32l0,0c-2.2,0-4,1.8-4,4v56C14.8,83.3,16.6,85.1,18.8,85.1z"></path> <polygon fill="currentColor" points="45.7,48.7 51.3,54.3 77.2,28.5 77.2,37.2 85.2,37.2 85.2,14.9 62.8,14.9 62.8,22.9 71.5,22.9"></polygon></svg> <span class="sr-only">(opens new window)</span></span></a>。</p> <blockquote><p><strong>摘要</strong>：在无人机搜索任务中，有效利用无人机飞行时间要求飞行路径最大限度地提高找到目标的概率。由于植被密度或光照条件等环境因素的变化，基于无人机传感器信息的目标检测概率在不同的搜索区域会有所不同，这使得无人机很可能只能部分检测到目标。这给已经很难找到最优搜索路径的（NP-Hard）问题增加了复杂性的另一个维度。我们提出了一类新的算法，以任务难度图的形式考虑部分检测，并产生近似于最优解回报的路径。该算法使用模式优度比启发式算法，使用高斯混合模型对搜索子区域进行优先排序。该算法在不同分辨率下通过参数空间寻找有效路径。我们比较了两种新算法（Bourgault算法和LHC-GW-CONV算法）在三种真实搜索场景下的模拟搜索性能，结果表明新算法的性能明显优于现有算法，并且能够生成收益接近最优的有效路径。</p></blockquote> <p>关键词：<em>Heuristic algorithms</em>（启发式算法），<em>hierarchical systems</em>（层次系统），<em>navigation</em>（导航），<em>path planning</em>（路径规划），<em>unmanned aerial vehicles</em>（无人机）</p> <p><strong>第1节 引言</strong>,由于无人机技术的进步，微型无人机（UAV）正在成为许多侦察、遥感、监视和搜索操作的有用工具。他们可以帮助消防员绘制森林火灾地图，新闻人员提供报道，警察监控人群，以及荒野搜索和救援（Wilderness Search And Rescue, WiSAR）工作人员寻找失踪人员。在这些应用中，无人机使用其机载摄像头提供有用的视觉信息，以支持特定的操作。</p> <p>本文主要研究使用小型无人机支持WiSAR。无人机的鸟瞰图使WiSAR工作人员能够实时测量大面积的重要区域。搜索效率在WiSAR中非常重要，因为随着时间的推移，失踪人员的生存能力下降，有效搜索半径增加约3km/h。因此，一条好的飞行轨迹应该能迅速最大限度地提高找到失踪人员的概率，从而有效地利用有限的飞行时间。</p> <p>当无人机的传感器扫描地面时，每一条无人机路径都会积累信息。如图1所示，根据信息在环境中的分布方式，各种路径以不同的方式进行。目标是最大限度地提高检测的总概率。质量规划有两个最大化质量指标。首先，找出在特定飞行时间（蓝色垂直虚线）后使累积探测概率（cumulated detection<br>
probability, CDP）最大化的路径。在图1中的三个示例路径中，路径3成为赢家。其次，找到在最短时间内达到所需CDP的路径（红色水平虚线）。相反，路径1将成为三者中的赢家。我们按照第一种方法对问题进行建模。</p> <p>下图解释：由于三条路径由不同的算法生成，第一种方法倾向于在给定的飞行时间内使CDP最大化的路径（路径3是赢家），第二种方法倾向于在最短的时间内实现指定的CDP的路径（路径1是赢家）。</p> <p><img src="https://s1.ax1x.com/2020/08/26/d26Css.png" alt="概率最大化路径规划问题的两种方法"></p> <p>当使用无人机的机载摄像机辅助WiSAR操作时，密集的植被、照明条件、阴影或摄像头与地面之间的距离等因素会降低无人机鸟瞰图的质量，并降低检测概率。这可以归因于传感器和人类的局限性（如有限的注意力广度和认知负荷）。我们提出用任务难度图的形式来表示部分检测，其中地图上较难的子区域的检测概率较低。使用任务难度图，我们可以将地理参考和空间相关的传感器约束整合到问题公式中，这补充了传统的传感器建模方法（例如[7]），并有可能提高真实搜索场景中的搜索性能。由于探测难度在不同的搜索区域不同，诸如剪草机和Zamboni这样的飞行模式并不能保证最佳的覆盖范围。将任务难度图集成到路径规划中，给已经很难解决的问题增加了复杂性的另一个维度，并导致现有贪婪型算法[Bourgault算法（BA）和LHC-GWCONV算法的性能受到影响。</p> <p>我们将路径规划问题建模为一个离散组合优化问题，并提出了一种新的启发式算法：模式优度比。该启发式算法使用高斯混合模型（GMM）来识别和优先搜索子区域。然后我们提出了两种新的算法（Top2和TopN），它们利用启发式算法在分层路径规划中强制无人机访问高优先级分区。这种层次结构使算法能够：1）聚类概率体积；2）在不同分辨率下对搜索子区域进行优先排序。这也使得两种新算法易于并行化，提高了计算速度。我们比较了两种新算法（BA和LHC-GWCONV算法）在基于三种真实搜索和救援（SAR）场景的模拟搜索中的性能。结果表明，新算法的性能明显优于现有的算法，并且能够生成近似最优路径收益的有效路径。</p> <p>本文的主要贡献是：1）引入GMM算法来计算模式优良率（MGR）启发式算法，该算法可用于分层规划器中搜索子区域的优先排序；2）两种新的路径规划算法，利用MGR启发式来提高路径规划性能；3）利用空间表示（任务难度图）对传感器探测概率与地形和植被信息进行建模，并将其纳入无人机路径规划中。</p> <p><strong>第2节 问题表述(Problem Formulation)</strong>：<br> <em>2.1 问题框架(Problem Framework)</em><br> <em>2.2 性能指标(Performance Metrics)</em></p> <p><strong>第3节 相关工作(Related Work)</strong></p> <p><strong>第4节 路径规划算法(Path-Planning Algorithms)</strong>,在本节中，我们回顾了现有的两种路径规划算法BA和LHC-GW-CONV，并用一个综合场景来说明这些算法的弱点。接下来，我们正式定义了MGR启发式。然后给出了Top2和TopN算法。</p> <p><em>4.1 BA和LHC-GW-CONV算法综述(BA and LHC-GW-CONV Algorithms Review)</em><br> <em>4.2 模态优度比(Mode Goodness Ratio)</em><br> <em>4.3 Top2算法(Top2 Algorithm)</em><br> <em>4.3 TopN算法(TopN Algorithm)</em></p> <p><strong>第5节 实验结果与分析(Experiment Results and Analysis)</strong>:<br> <em>5.1 实验设置(Experiment Setup)</em><br> <em>5.2 实验结果与分析(Experiments Results and Analysis)</em></p> <p><strong>第6节 不足和讨论(Limitations and Discussion)</strong>,在我们的问题公式中，我们将失踪人员视为静止的，因为与无人机的速度相比，荒野中失踪人员的速度相对较低。错误检测不是问题，因为无人机可以简单地沿着生成的路径连续收集检测概率，同时由操作员验证检测的准确性。对于搜索过程中目标可能在移动或概率分布可能发生变化的其他应用领域，通过将T设置为较小的子区域B，但a的峰值比B大两倍，a和B仍然具有相同的MGi值。应该是吗？我们把这个留给以后的工作。</p> <p>回到合成场景，我们在第IV-A节中展示了BA、LHC-GW-CONV、Top2和TopN算法在两种不同场景下的性能：从任务难度较低的子区域（左上方）开始，从任务难度较高的子区域（右下角）开始。当从高任务难度区域开始时，BA和LHC-GW-CONV算法往往会陷入局部概率山，而Top2和TopN算法则会迫使无人机访问其他分区，从而获得更好的路径，并显著改善。</p> <p>我们注意到的一个有趣的观察是，如果为期望的无人机路径指定一个结束位置，并且终点位于任务难度较低的子区域，那么LHC-GWCONV算法也会迫使无人机访问其他子区域，这样可以提高路径的效率。图18示出了右侧路径的效率达到93.60%（在0.01s内计算）的示例，其略优于Top2算法，但不如TopN算法好。另一个需要注意的是，当无人机从低任务难度区域启动时，LHC-GW-CONV算法实际上比Top2和TopN算法略好。我们从各种实验中注意到，将概率分布图和任务难度图相结合后，如果得到的曲面不是一个复杂的曲面（也就是说它只有几个不同的概率丘），那么LHC-GW-CONV算法通常表现良好。对于更复杂的曲面（例如我们测试算法的三个真实WiSAR场景），Top2和TopN算法在生成良好的无人机路径方面更可靠。</p> <p>在当前的实现中，我们使用了网格表示的概率分布图、任务难度图和生成的路径。但是，这些算法也支持其他细分方法，例如六边形细分。</p> <p><strong>结论</strong>：我们提出了一种新的启发式算法MGR，它利用GMM对搜索子区域进行优先排序，并提出了两种新的算法。这种分层结构使我们能够在不同尺度下通过参数空间寻找更好的路径，并使我们能够并行化这两种算法以获得更好的性能。由于植被密度或光照条件的变化等因素，基于无人机传感器信息检测目标的概率在不同的搜索区域会有所不同。我们使用任务难度图（一种传感器检测概率的空间表示）来表示这种部分检测，并将其纳入无人机路径规划中。我们比较了新算法与两个已发布的算法BA和LHC-GW-CONV在三个真实SAR场景的模拟搜索中的性能。实验结果表明，采用MGR启发式算法，Top2和TopN的性能始终优于BA和LHCGW-CONV算法，产生的收益接近最优路径的有效路径。</p> <h2 id="_2014🌗-有无不确定的平面最优分布搜索"><a href="#_2014🌗-有无不确定的平面最优分布搜索" class="header-anchor">#</a> [2014🌗] 有无不确定的平面最优分布搜索</h2> <p>8月26日阅，论文名称：Optimal Distributed Searching in the Plane with and without Uncertainty，2014年，《arXiv》，作者来自<em>滑铁卢大学</em>，<a href="https://wws.lanzous.com/inXMTg2gs7e" target="_blank" rel="noopener noreferrer">论文查看<span><svg xmlns="http://www.w3.org/2000/svg" aria-hidden="true" focusable="false" x="0px" y="0px" viewBox="0 0 100 100" width="15" height="15" class="icon outbound"><path fill="currentColor" d="M18.8,85.1h56l0,0c2.2,0,4-1.8,4-4v-32h-8v28h-48v-48h28v-8h-32l0,0c-2.2,0-4,1.8-4,4v56C14.8,83.3,16.6,85.1,18.8,85.1z"></path> <polygon fill="currentColor" points="45.7,48.7 51.3,54.3 77.2,28.5 77.2,37.2 85.2,37.2 85.2,14.9 62.8,14.9 62.8,22.9 71.5,22.9"></polygon></svg> <span class="sr-only">(opens new window)</span></span></a>。</p> <blockquote><p><strong>摘要</strong>：我们考虑多个智能体或机器人在平面上搜索目标的问题。这是由在公海进行的搜索和救援行动（Search and Rescue operations, SAR）推动的，在过去，搜救行动通常是由几艘船只执行的，最近则是由成群的无人机和/或无人水面舰艇执行的。以有效的方式协调这样的搜索是一项非常重要的任务。在这篇论文中，我们首先发展了一个<span class="katex"><span class="katex-mathml"><math><semantics><mrow><mi>k</mi></mrow><annotation encoding="application/x-tex">k</annotation></semantics></math></span><span aria-hidden="true" class="katex-html"><span class="strut" style="height:0.69444em;"></span><span class="strut bottom" style="height:0.69444em;vertical-align:0em;"></span><span class="base textstyle uncramped"><span class="mord mathit" style="margin-right:0.03148em;">k</span></span></span></span>个机器人以单位速度从一个共同原点开始搜寻的最佳策略。然后，我们将该模型的结果应用到更现实的场景中，例如不同的搜索速度、搜索的延迟到达时间以及在能见度较差的情况下检测到的低概率。我们发现，令人惊讶的是，理论上的理想化模型仍然控制着搜索，并有一些适当的小调整。</p></blockquote> <p><strong>第1节 引言</strong>，在可见性有限的平面上搜索对象通常是通过在格子上搜索来模拟的。在这种情况下，假设搜索智能体在接触时识别目标。一个轴平行的格子诱导了平面上的曼哈顿或<span class="katex"><span class="katex-mathml"><math><semantics><mrow><msub><mi>L</mi><mn>1</mn></msub></mrow><annotation encoding="application/x-tex">L_1</annotation></semantics></math></span><span aria-hidden="true" class="katex-html"><span class="strut" style="height:0.68333em;"></span><span class="strut bottom" style="height:0.83333em;vertical-align:-0.15em;"></span><span class="base textstyle uncramped"><span class="mord"><span class="mord mathit">L</span><span class="vlist"><span style="top:0.15em;margin-right:0.05em;margin-left:0em;"><span class="fontsize-ensurer reset-size5 size5"><span style="font-size:0em;">​</span></span><span class="reset-textstyle scriptstyle cramped"><span class="mord mathrm">1</span></span></span><span class="baseline-fix"><span class="fontsize-ensurer reset-size5 size5"><span style="font-size:0em;">​</span></span>​</span></span></span></span></span></span>度量。我们可以使用这个度量来测量搜索代理或机器人穿越的距离。传统上，搜索策略是用在线算法分析中使用的竞争比来分析的。对于单个机器人，竞争比定义为机器人在搜索目标时所经过的距离与机器人起始位置与目标之间的最短路径长度之比。换言之，与最优最短路径相比，竞争比率衡量搜索策略的迂回路线。</p> <p>1989年，Baeza Yates等人提出了一种在单个搜索者竞争比为<span class="katex"><span class="katex-mathml"><math><semantics><mrow><mn>2</mn><mi>n</mi><mo>+</mo><mn>5</mn><mo>+</mo><mi>θ</mi><mo>(</mo><mn>1</mn><mi mathvariant="normal">/</mi><mi>n</mi><mo>)</mo></mrow><annotation encoding="application/x-tex">2n+5+ \theta (1/n)</annotation></semantics></math></span><span aria-hidden="true" class="katex-html"><span class="strut" style="height:0.75em;"></span><span class="strut bottom" style="height:1em;vertical-align:-0.25em;"></span><span class="base textstyle uncramped"><span class="mord mathrm">2</span><span class="mord mathit">n</span><span class="mbin">+</span><span class="mord mathrm">5</span><span class="mbin">+</span><span class="mord mathit" style="margin-right:0.02778em;">θ</span><span class="mopen">(</span><span class="mord mathrm">1</span><span class="mord mathrm">/</span><span class="mord mathit">n</span><span class="mclose">)</span></span></span></span>的格上搜索的最优策略，以找到距原点未知距离<span class="katex"><span class="katex-mathml"><math><semantics><mrow><mi>n</mi></mrow><annotation encoding="application/x-tex">n</annotation></semantics></math></span><span aria-hidden="true" class="katex-html"><span class="strut" style="height:0.43056em;"></span><span class="strut bottom" style="height:0.43056em;vertical-align:0em;"></span><span class="base textstyle uncramped"><span class="mord mathit">n</span></span></span></span>的点。该策略遵循螺旋模式，以递增的顺序探索<span class="katex"><span class="katex-mathml"><math><semantics><mrow><mi>n</mi></mrow><annotation encoding="application/x-tex">n</annotation></semantics></math></span><span aria-hidden="true" class="katex-html"><span class="strut" style="height:0.43056em;"></span><span class="strut bottom" style="height:0.43056em;vertical-align:0em;"></span><span class="base textstyle uncramped"><span class="mord mathit">n</span></span></span></span>个球，其中<span class="katex"><span class="katex-mathml"><math><semantics><mrow><mi>n</mi></mrow><annotation encoding="application/x-tex">n</annotation></semantics></math></span><span aria-hidden="true" class="katex-html"><span class="strut" style="height:0.43056em;"></span><span class="strut bottom" style="height:0.43056em;vertical-align:0em;"></span><span class="base textstyle uncramped"><span class="mord mathit">n</span></span></span></span>为整数。该模型历史上曾用于公海的搜索和救援行动，在那里建立了网格模式，并按照预定的模式派遣搜索船来搜索目标。</p> <p>在历史上，搜索是使用有限数量（最多一手能数的过来）的船只和飞机进行的。这给可考虑的解决方案类型带来了很大的限制，这一点在现代搜救文献中得到了充分的反映。</p> <p>然而，水面或水下无人驾驶船只的成本相对较低，因此可以使用数百艘甚至数千艘船只进行搜索。基于这一考虑，我们研究了在给定的、任意数量的机器人的飞机上进行最佳搜索的策略。</p> <p>此外，搜索模式根据反映当前搜索的特定性的一些已知分布反映了检测和发现的概率。例如，对SS中美洲的搜索使用已知的幸存者账户和洋流反映了定位的概率。这些概率包含在搜索模式的设计阶段，在经历了130多年的搜索失败后，这艘船及其黄金货物于1989年被成功回收。</p> <p>本文研究了在检测概率和发现概率下，多智能体在平面上的搜索问题。我们从欧佩兹·奥尔蒂斯和斯威特的两个和四个机器人的理论模型开始，该模型抽象出了可见性和搜索者速度差异的问题。在能见度有限的平面上搜索物体通常是通过在平面上搜索来模拟的。在此设置下，平面上的视觉接触对应于在栅格上接触时识别目标。</p> <p><em>1.1 结果总结和论文结构</em>，我们建立了一个理论模型，并给出了一个从同一原点同时以单位速度搜索<span class="katex"><span class="katex-mathml"><math><semantics><mrow><mi>k</mi></mrow><annotation encoding="application/x-tex">k</annotation></semantics></math></span><span aria-hidden="true" class="katex-html"><span class="strut" style="height:0.69444em;"></span><span class="strut bottom" style="height:0.69444em;vertical-align:0em;"></span><span class="base textstyle uncramped"><span class="mord mathit" style="margin-right:0.03148em;">k</span></span></span></span>个机器人的最优策略。</p> <p>然后，我们逐步用实际参数、不同的搜索速度、不同的到达时间和较差的能见度条件来丰富这个模型。我们表明，理论解中的原则也适用于这些条件下的更实际的搜索场景，但需要进行一些小的调整。最后，我们处理了不同的定位概率和检测概率（POD）的情况。</p> <p>我们首先考虑所有搜索者从我们称之为原点的公共点开始的情况，其次，当他们从晶格上的任意点开始时。</p> <p>首先，我们考虑所有k搜索者以相同的速度移动的情况，并给出了k=4r搜索者的目标搜索策略，竞争比为2n/k+5/k，以及k搜索者的下界为2n/k+5/k，其上限与o（1/k）项相匹配。</p> <p>然后将其推广到任意数量的机器人（不仅仅是4的倍数），并且使用相同的思想，我们展示了所开发的技术也适用于不同速度的搜索者。最后，我们证明了所提出的理论策略也适用于实际天气条件下的搜索，在这种情况下，目标在搜索过程中有不可忽略的丢失概率。我们使用大量有关搜救（搜救）行动的文献中的表格来进行模拟，并给出所提出的策略可以极大地帮助在搜救环境中寻找失踪人员或物体的场景。</p> <p><strong>第2节 并行搜索</strong>，下图是2个智能体和4个智能体进行搜索。</p> <p><img src="https://s1.ax1x.com/2020/08/26/dWHao8.png" alt="2个智能体进行搜索"></p> <p><img src="https://s1.ax1x.com/2020/08/26/dWH4W4.png" alt="4个智能体进行搜索"></p> <p><strong>第3节 搜索策略</strong>，包括*<span class="katex"><span class="katex-mathml"><math><semantics><mrow><mi>k</mi><mo>=</mo><mn>4</mn><mi>r</mi></mrow><annotation encoding="application/x-tex">k=4r</annotation></semantics></math></span><span aria-hidden="true" class="katex-html"><span class="strut" style="height:0.69444em;"></span><span class="strut bottom" style="height:0.69444em;vertical-align:0em;"></span><span class="base textstyle uncramped"><span class="mord mathit" style="margin-right:0.03148em;">k</span><span class="mrel">=</span><span class="mord mathrm">4</span><span class="mord mathit" style="margin-right:0.02778em;">r</span></span></span></span>机器人并行搜索的偶数工作策略*，和<em>任意数量机器人的并行搜索</em>，下图为7个机器人的并行搜索。</p> <p><img src="https://s1.ax1x.com/2020/08/26/dWbepQ.png" alt="7个机器人的并行搜索"></p> <p><strong>第4节 从理论到实践</strong>，下图展示在时间<span class="katex"><span class="katex-mathml"><math><semantics><mrow><mi>t</mi><mo>=</mo><mn>4</mn><mn>0</mn><mo separator="true">,</mo><mn>8</mn><mn>0</mn><mo separator="true">,</mo><mn>1</mn><mn>6</mn><mn>0</mn><mo separator="true">,</mo><mn>2</mn><mn>4</mn><mn>0</mn></mrow><annotation encoding="application/x-tex">t=40,80,160,240</annotation></semantics></math></span><span aria-hidden="true" class="katex-html"><span class="strut" style="height:0.64444em;"></span><span class="strut bottom" style="height:0.8388800000000001em;vertical-align:-0.19444em;"></span><span class="base textstyle uncramped"><span class="mord mathit">t</span><span class="mrel">=</span><span class="mord mathrm">4</span><span class="mord mathrm">0</span><span class="mpunct">,</span><span class="mord mathrm">8</span><span class="mord mathrm">0</span><span class="mpunct">,</span><span class="mord mathrm">1</span><span class="mord mathrm">6</span><span class="mord mathrm">0</span><span class="mpunct">,</span><span class="mord mathrm">2</span><span class="mord mathrm">4</span><span class="mord mathrm">0</span></span></span></span>时，使用<span class="katex"><span class="katex-mathml"><math><semantics><mrow><mi>r</mi><mo>=</mo><mn>7</mn></mrow><annotation encoding="application/x-tex">r=7</annotation></semantics></math></span><span aria-hidden="true" class="katex-html"><span class="strut" style="height:0.64444em;"></span><span class="strut bottom" style="height:0.64444em;vertical-align:0em;"></span><span class="base textstyle uncramped"><span class="mord mathit" style="margin-right:0.02778em;">r</span><span class="mrel">=</span><span class="mord mathrm">7</span></span></span></span>个机器人进行并行搜索。</p> <p><img src="https://s1.ax1x.com/2020/08/26/dWbl7V.png" alt="dWbl7V.png"></p> <p><strong>结论</strong>：在理想化和现实化的考虑下，我们提出了机器人群体搜索的最优策略。搜索策略是基于一个理论搜索原语，然后丰富了现实的考虑。有趣的是，理论模型对这些假设是有弹性的，并且可以很容易地将它们考虑进去。我们给出的伪代码表明，搜索原语是简单的，可以很容易地实现最小的计算和导航能力。然后我们给出了一个启发式算法来解释在现实生活中经常使用的检测概率图。对于相同的总行程，与单个搜索者相比，所提出的策略具有k个改进的发现时间因子。</p> <h2 id="_2018🌘-非线性多智能体系统的群体一致性"><a href="#_2018🌘-非线性多智能体系统的群体一致性" class="header-anchor">#</a> [2018🌘] 非线性多智能体系统的群体一致性</h2> <p>8月27日阅，论文名称：Cluster Consensus for Nonlinear Multi-Agent Systems，2020年，《Journal of Intelligent &amp; Robotic Systems》，作者来自<em>伊朗阿米尔卡比尔理工大学</em>，<a href="https://wws.lanzous.com/iUUEhg4lpfg" target="_blank" rel="noopener noreferrer">论文查看<span><svg xmlns="http://www.w3.org/2000/svg" aria-hidden="true" focusable="false" x="0px" y="0px" viewBox="0 0 100 100" width="15" height="15" class="icon outbound"><path fill="currentColor" d="M18.8,85.1h56l0,0c2.2,0,4-1.8,4-4v-32h-8v28h-48v-48h28v-8h-32l0,0c-2.2,0-4,1.8-4,4v56C14.8,83.3,16.6,85.1,18.8,85.1z"></path> <polygon fill="currentColor" points="45.7,48.7 51.3,54.3 77.2,28.5 77.2,37.2 85.2,37.2 85.2,14.9 62.8,14.9 62.8,22.9 71.5,22.9"></polygon></svg> <span class="sr-only">(opens new window)</span></span></a>。</p> <blockquote><p><strong>摘要</strong>：针对有向图拓扑结构下的非线性多智能体系统，提出了一种集群一致性算法。集群一致性是指同一集群中的代理的状态/输出收敛到与其他集群不同的一致值。基于Lyapunov稳定性和矩阵理论，在一些充分条件下得到了聚类一致性。利用线性矩阵不等式（LMI）提出了一种多智能体系统的反馈控制律，以实现多智能体系统的集群一致性。此外，本文还研究了存在时滞的非线性多智能体系统的群一致性问题。最后给出了不同簇数下的仿真结果，验证了理论分析的正确性。给出了一阶、二阶和一般高阶系统的例子。在此基础上，对单连杆柔性关节机械臂的一阶时滞系统进行了仿真研究。</p></blockquote> <p>关键词：<em>Multi-agent systems</em>（多智能体系统），<em>Cluster consensus</em>（集群一致性），<em>Nonlinear systems</em>（非线性系统），<em>General high-order systems</em>（一般高阶系统）</p> <p><strong>第1节 引言</strong>，近年来，多智能体系统因其一致性、编队和群集等应用而备受关注。换言之，一致性是多智能体系统中最具吸引力的问题之一，它意味着所有的智能体都能收敛到一定的量。一种所有追随者都能追踪到一个或一群领导者的共识，称为领导者-追随者共识。</p> <p>在大多数研究中，完全一致性是指所有的智能体都达到一个共同的状态。但是在现实世界中，网络中的智能体可以分成几个组来完成这些任务。集群一致性是指由于环境、情境、合作任务甚至时间的变化，智能体在不同的集群中达成不同的价值观。集群一致性的应用是对一组捕食者或畜群等的障碍回避。</p> <p>最近，一些研究人员研究了集群共识。文献[12,17,18]讨论了多智能体系统的群一致性，并在[12]中提出了具有时变拓扑结构的多智能体系统的群一致性。文献[15]研究了拓扑为交换的线性多智能体系统的簇一致性。文献[19]讨论了具有固定拓扑和通信延迟的多智能体系统。文献[20]提出了离散时间多智能体系统的集群一致性。</p> <p>文献[21，22]研究了具有一阶和二阶系统的多智能体系统在具有两个平衡子网络的固定拓扑下的多一致性问题。在文献[23-25]中，为了达成共识，我们利用钉扎控制方法推导了多智能体系统的一些条件，其中拓扑结构不存在度平衡条件。在文献[26]中，研究了离散时间多智能体系统在固定和随机交换拓扑下的集群一致性。文献[27]基于矩阵分析和Lyapunov稳定性理论，讨论了固定图和切换有向图的多智能体系统的钉扎控制技术。在文献[28]中，研究了非线性多智能体系统在有向图加权情况下的多一致性问题，控制算法中存在非线性，系统是线性的。文献[29]研究了具有参数不确定性的欧拉-拉格朗日系统和双积分系统所控制的异质智能体的多共识问题。</p> <p>现有的研究大多针对线性多智能体系统的集群一致性进行了研究。然而，在本文中，多智能体系统是非线性的。当拓扑满足每个簇都有一个有向生成树和每个簇是平衡的等条件时，就可以获得集群一致性。</p> <p>本文的主要贡献分为三个部分。首先，每个具有多智能体系统模型的智能体都被描述为一般的非线性系统，任何阶次的动力学都是这种一般形式的特例。其次，证明了一般形式的非线性多智能体系统在通信拓扑结构上具有有向生成树，且两个群之间的信息交换是平衡的。最后，研究了非线性多智能体系统的群一致性控制中的时滞问题。</p> <p>许多机械系统被建模为非线性系统。例如，机器人系统是本文研究的一般非线性系统的实际应用。</p> <p>本文组织如下。第二节介绍了图论的背景。第三节提出了Lyapunov理论。第四节研究了群一致性的问题形式和充分条件。<br>
模拟实例见第5节。最后，在第六节中给出结论。</p> <p><strong>第2节 图论背景</strong>，在这一部分中，将简要介绍图论。</p> <p><strong>第3节 利用Lyapunov稳定性的Lyapunov候选函数</strong>，在这一部分中，利用Lyapunov候选函数研究了非线性系统的稳定性。</p> <p><strong>第4节 问题表述</strong>，主要由一阶系统，二阶系统，一般高阶系统，基于脉冲控制的非线性时滞多智能体系统的群一致性。</p> <p><strong>第5节 仿真</strong>，在这一部分，数值例子显示了理论结果的有效性。</p> <p><strong>结论</strong>：论文研究了一阶、二阶、一般高阶非线性系统和多智能体系统在有向拓扑结构下的群一致性问题。利用Lyapunov稳定性和矩阵理论实现了聚类一致性。设计了一个反馈控制low，以达到集群一致性，这意味着同一个集群中所有agent的状态/输出收敛到与其他集群不同的数量。仿真实例说明了理论分析的有效性。以单连杆柔性关节机械臂为例，验证了一般高阶多智能体系统的聚类一致性问题。</p> <p>未来的工作将集中在研究存在通信延迟和交换拓扑的高阶非线性多智能体系统的集群一致性问题。</p> <h2 id="_2019-多无人机攻击机动目标协同任务分配与航迹规划"><a href="#_2019-多无人机攻击机动目标协同任务分配与航迹规划" class="header-anchor">#</a> [2019] 多无人机攻击机动目标协同任务分配与航迹规划</h2> <p>8月28日阅，论文名称： Cooperative Task Assignment and Track Planning For Multi-UAV Attack Mobile Targets，2019年，《Journal of Intelligent &amp; Robotic Systems》，作者来自<em>沈阳航空航天大学</em>，<a href="https://wws.lanzous.com/iwQeOg6pndi" target="_blank" rel="noopener noreferrer">论文查看<span><svg xmlns="http://www.w3.org/2000/svg" aria-hidden="true" focusable="false" x="0px" y="0px" viewBox="0 0 100 100" width="15" height="15" class="icon outbound"><path fill="currentColor" d="M18.8,85.1h56l0,0c2.2,0,4-1.8,4-4v-32h-8v28h-48v-48h28v-8h-32l0,0c-2.2,0-4,1.8-4,4v56C14.8,83.3,16.6,85.1,18.8,85.1z"></path> <polygon fill="currentColor" points="45.7,48.7 51.3,54.3 77.2,28.5 77.2,37.2 85.2,37.2 85.2,14.9 62.8,14.9 62.8,22.9 71.5,22.9"></polygon></svg> <span class="sr-only">(opens new window)</span></span></a>。</p> <blockquote><p><strong>摘要</strong>：本文提出了一种解决地面运动目标多无人机协同任务分配和航迹规划问题的系统框架。对于组合优化模型，采用一种新的基于引导机制的粒子群优化算法进行求解。为了更快速地规划目标的有效航迹，提出了一种基于自适应参数调整和双向搜索的蚁群优化算法。此外，在目标运动的情况下，针对运动点不能作为航迹规划算法目标点的问题，提出了一种预测交会点的方法。此外，还考虑了无人机跟踪模式下的航迹规划问题。针对时间敏感的不确定性，提出了一种在线再规划方法。最后，仿真结果表明，与其他算法相比，该方法不仅能有效地规划出合理的航迹，而且能解决不确定性问题，得到最优的任务分配方案，提高了多无人机协同作战能力。</p></blockquote> <p>关键词：<em>Moving target</em>（移动目标），<em>Cooperative task assignment</em>（协同任务分配），<em>Track planning</em>（轨道规划），<em>Ant colony optimization</em>（蚁群优化）</p> <p><strong>第1节 引言</strong>，多无人机协同任务分配与航迹规划有助于在一定的决策时间内为目标制定一个任务执行计划，以最小的系统成本获得最大的任务效益。无人机正在逐步取代有人驾驶的飞行器来执行各种复杂的任务，包括响应、跟踪和攻击。为了多无人机协同航迹规划和任务分配，考虑各无人机的最优可行航迹，以及时空协调，使最终分配方案满足全局优化的要求。</p> <p><strong>结论</strong>：本文对考虑多个地面运动目标的多无人机协同任务分配和航迹规划问题进行了全面的仿真和解决，包括运动目标的航迹规划问题、离线任务分配问题和不确定性在线任务重分配问题。提出了一种基于自适应参数调整和双向搜索的BSAPACO算法，该算法能有效地规划最优航迹。在目标运动的情况下，针对运动点不能作为航迹规划算法目标点的问题，提出了一种预测交会点的方法。提出了一种解决无人机跟踪方式下航迹规划问题的有效方法。提出了一种新的GMPSO算法，可以解决多约束条件下的优化问题。最后，通过仿真实验验证了该方法的有效性。</p> <p>虽然本文在地面运动目标协同任务分配和航迹规划方面做了一些研究，但仍有一些问题需要进一步研究。例如，在在线重新规划阶段，如何保证轨迹切换部分的平滑，以及在目标速度不恒定的情况下如何规划运动目标的轨迹。这些问题需要在今后的工作中进一步探讨。</p> <h2 id="_2019-多无人机巡逻任务的策略研究"><a href="#_2019-多无人机巡逻任务的策略研究" class="header-anchor">#</a> [2019] 多无人机巡逻任务的策略研究</h2> <p>8月29日阅，论文名称： Strategies for Patrolling Missions with Multiple UAVs，2019年，《Journal of Intelligent &amp; Robotic Systems》，作者来自<em>巴西贝洛塔斯联邦大学</em>，<a href="https://wws.lanzous.com/iHjtfg6pvbe" target="_blank" rel="noopener noreferrer">论文查看<span><svg xmlns="http://www.w3.org/2000/svg" aria-hidden="true" focusable="false" x="0px" y="0px" viewBox="0 0 100 100" width="15" height="15" class="icon outbound"><path fill="currentColor" d="M18.8,85.1h56l0,0c2.2,0,4-1.8,4-4v-32h-8v28h-48v-48h28v-8h-32l0,0c-2.2,0-4,1.8-4,4v56C14.8,83.3,16.6,85.1,18.8,85.1z"></path> <polygon fill="currentColor" points="45.7,48.7 51.3,54.3 77.2,28.5 77.2,37.2 85.2,37.2 85.2,14.9 62.8,14.9 62.8,22.9 71.5,22.9"></polygon></svg> <span class="sr-only">(opens new window)</span></span></a>。</p> <blockquote><p><strong>摘要</strong>：针对多无人机的巡逻问题，提出了一套策略，并对原有的数控无人机算法进行了改进。我们提出了四种策略：分水岭策略、基于时间的策略、蒸发策略和通信频率策略。新策略考虑了巡逻运动的重要方面，如时间、不确定性和沟通。结果表明，这些策略在考虑访问均匀分布的情况下，改进了NC无人机的集中式版本，使标准差大幅度降低了76%，使算法更加稳定。基于结果，我们发现评估指标之间存在折衷，因此需要执行大量的转弯以获得更为空间分布的巡逻。我们还提出了一系列的策略组合，随着更多的组合被采用，实现了轻微的改进。综合所有策略后的算法使通信频率降低了50倍，比原来的NC无人机提高了4.5%。</p></blockquote> <p>关键词：<em>Patrolling problem</em>（巡逻问题），<em>Unmanned aerial vehicles</em>（无人机），<em>Watershed</em>（分水岭），<em>Evaporation</em>（蒸发），<em>Communication</em>（沟通）</p> <p><strong>第1节 引言</strong>，无人机（UAV）在不同研究领域的发展中发挥了重要作用，如智能农业、民用安全、野火追踪和云监控。这些车辆也被广泛应用于巡逻、监视、搜索救援和摄影测量。许多无人机应用都与机器人运动规划的子课题覆盖路径规划（Coverage Path Planning ，CPP）问题有关。该问题包括确定一条路径，以便在给定的场景中由一辆自主车辆完全覆盖每个位置。</p> <p>巡逻问题是CPP问题的一个特定领域，涉及监视和检查感兴趣的区域。在这些活动中，合作舰队必须定期访问和重访区域，以便对其进行监督。该监视任务可能包括搜索智能目标和监测气候变化。不同的指标可以衡量巡逻性能，例如检测到目标的概率和跟踪时间、信息延迟、确定性和兴趣水平。其他指标优先考虑统一访问，例如间隔的二次平均值（QMI）和频率的标准偏差（SDF）。QMI对应于频率规则均衡，它结合了访问频率和访问间隔的均匀性，而SDF计算场景单元上访问的分布相等。还有完全覆盖的数量和转向机动的次数。前者是指无人机完全覆盖一个区域的次数，后者是指无人机在巡逻过程中改变扫掠方向的次数。一些方法处理不同的地方优先事项和优先监视。性能度量取决于任务的主要目标，并且必须满足应用程序需求。基于简单几何形状的飞行模式，如来回（BF）和螺旋（SP），通常用于规则形状区域的覆盖任务。然而，这些飞行模式对于巡逻任务和旨在监视智能目标的军事监视没有用处。这种覆盖方法遵循预定义的模式，在覆盖期间重复相同的行为。通过这种方式，目标可以避免被跟踪到不同的方向和远离无人机的视线。</p> <p>实时搜索方法（RTSM）在覆盖期间将路径规划和路径执行交织在一起，用来解决陆地机器人的巡逻问题。例如，每个机器人都可以使用一个RFID标签来读写地板上的单元。当执行一个动作时，机器人必须读取相邻的单元并计算每个单元的访问次数。选择访问最少的单元。最后，根据所采用的方法更新当前单元格的值。在空中车辆的巡逻任务中也讨论了RTSM。这种方法可以防止智能目标逃逸无人机，因为它们是不可预测的外部观察员。然而，RTSM的不可预测性要求车辆方向发生大量变化，从而增加空中平台的能耗。因此，有必要最小化这些方法的转向机动次数，以获得对失效具有鲁棒性的energyaware解。</p> <p>计算能力代表了对任何自主车辆的刚性约束。由于RTSM的计算成本较低，它们最近被应用于使用无人机的空中覆盖。地面控制站（GCS）负责将场景分解为虚拟单元。地面军事系统拥有感兴趣区域的全球地图，并协调车辆的移动。该站监视无人机的位置并读取相邻单元，发送相应的坐标来指导它们的运动。其主要目标是引导无人机进入探测频率较低的区域。地面军事系统还负责避免飞机之间的碰撞。然而，这种集中决策过程需要无人机和空间站之间的大量通信。车辆的每一个动作都取决于地面军事系统。有必要定期向电台更新车队的当前状态。通信中的干扰或故障可能会影响任务，导致覆盖率低下。无人机的丢失、车辆之间的碰撞或在有人居住的地方坠毁也是可能发生的一些问题。这种决策过程的方式对其在实际场景中的应用施加了一些限制。</p> <p>我们之前的工作提出了一种用于合作巡逻任务的能量感知RTSM，称为NC无人机。该方法是节点计数（NC）算法的一个扩展，其目的是在保持不可预测行为的前提下，最小化转弯次数以节省能量。我们将NC无人机与四种原始RTSM进行了比较：NC、学习实时A*（LRTA*）、Thrun的值更新规则（TVUR）和瓦格纳的值更新规则（WVUR）。用于比较实验的性能指标是：间隔的二次平均值（QMI）、频率的标准偏差（SDF）、完全覆盖数（NCC）和转向机动次数（NTM）。研究了NCDrone的分散变化，使用内部矩阵作为全局地图的表示，而不是采用GCS的集中式方案。我们还提出并比较了几种不同的同步方案来合并和合并存储在矩阵中的数据。这些方案要求车辆之间的通信量最小，能够取代集中决策过程，支持现实世界的应用。</p> <p>本文在前人工作的基础上，提出了多无人机巡逻问题的协同策略。这些策略改进了之前提出的数控无人机，并从时间、不确定性和通信等方面进一步探讨了该问题。首先，我们介绍分水岭策略（WS），一种将矩阵表示为地形起伏的技术。在这种地形中，较低的海拔对应于矩阵中的较小值，即较少被探索的单元。无人机被这些需要的区域形成的细胞群所吸引。其次，我们提出了基于时间的策略（TS），这种方法不仅可以计算访问次数，还可以确定最后一次访问发生的时间，以便在覆盖期间指导无人机。这两种策略可以结合起来。然后，我们提出蒸发策略（ES）来模拟巡逻过程中由于某些地方没有访问而产生的不确定性。</p> <p>我们还探讨了使用通信频率策略（CFS）进行全距离通信的概念，即无人机减少通信，不时交换矩阵信息。我们有兴趣从访问的时空分布以及沟通与绩效之间的权衡来研究沟通对巡逻绩效的影响。最后，我们将所有策略组合成一个单一的解决方案来解决巡逻问题。</p> <p><strong>结论</strong>：本文提出了一套提高数控无人机算法性能的策略。新策略处理多无人机巡逻问题的重要方面，如时间、不确定性和通信。这些方法改进了QMI度量，显著降低了标准差，为算法提供了更稳定的行为。</p> <p>在所有策略中，QMI和NTM指标之间存在权衡和相关性。有必要进行大量的转弯，以获得更为空间分布的巡逻。CFS得到的结果与集中式NC无人机给出的结果相当，甚至每50个周期共享矩阵。随着策略组合的增多，所取得的结果略有改善。所有策略的组合是CFSWSTS-ES-Time-50算法。该算法的性能比集中式无人机算法降低了50.5倍。</p> <p>作为下一步的工作，我们打算应用遗传算法来设置不同的参数组合策略来提高算法的性能，如通信频率、蒸发因子和簇阈值。</p> <h2 id="_2020-一种有效的多无人机协同监控分布式区域划分方法"><a href="#_2020-一种有效的多无人机协同监控分布式区域划分方法" class="header-anchor">#</a> [2020] 一种有效的多无人机协同监控分布式区域划分方法</h2> <p>8月30日阅，论文名称： An Efficient Distributed Area Division Method for Cooperative Monitoring Applications with Multiple UAVs，2020年，《sensors》，作者来自<em>西班牙塞维利亚大学</em>，<a href="https://wws.lanzous.com/i36sZg81ate" target="_blank" rel="noopener noreferrer">论文查看<span><svg xmlns="http://www.w3.org/2000/svg" aria-hidden="true" focusable="false" x="0px" y="0px" viewBox="0 0 100 100" width="15" height="15" class="icon outbound"><path fill="currentColor" d="M18.8,85.1h56l0,0c2.2,0,4-1.8,4-4v-32h-8v28h-48v-48h28v-8h-32l0,0c-2.2,0-4,1.8-4,4v56C14.8,83.3,16.6,85.1,18.8,85.1z"></path> <polygon fill="currentColor" points="45.7,48.7 51.3,54.3 77.2,28.5 77.2,37.2 85.2,37.2 85.2,14.9 62.8,14.9 62.8,22.9 71.5,22.9"></polygon></svg> <span class="sr-only">(opens new window)</span></span></a>。</p> <blockquote><p><strong>摘要</strong>：本文以分布式方式解决了区域划分问题，为多无人机协同监视任务提供了解决方案。从次优区域划分出发，采用基于频率的方法，提出了一种分布式在线算法，以加速系统收敛到最优解。该技术基于“协调变量”概念和严格的邻域关系（左、右、上、下）共享信息，定义了一个分布式划分协议，以一致地确定分配给每个无人机的子区域的大小和形状。理论上，该解的收敛时间与无人机的数量成线性关系。通过与其他分布式技术的比较，验证了该方法在收敛时间准则下的性能。</p></blockquote> <p>关键词：unmanned aerial vehicles（无人机）; multi-UAV（多无人机）; monitoring（监控）; area division（区域划分）; distributed system（分布式系统）;frequency-based approach（基于频率的方法）; coordination variables（协变量）</p> <p><strong>第1节 引言</strong>，在可穿戴设备、飞行器、传感器、计算机甚至无人机（UAV）之间收集和交换数据对于实现数据的即时访问和高效决策至关重要。然而，由于通信的限制，互连节点之间的连通性成为远程应用的一个挑战。在这种情况下，无人机扮演着一个相关的角色，因为它们可以充当无线传感器网络（WSN）中的移动节点。为了保持系统各节点之间的通信，它们可以生成并遵循自主运动计划。在Huang等人的研究中，无人机在保持网络连通性的前提下，考虑到移动目标，使覆盖质量最大化。其他研究调查了无人机作为数据采集器的作用，无人机必须规划适当的路径，以便访问一组固定传感器收集数据并将其提交给系统的其余部分。</p> <p>本文分析了多无人机的大面积监控问题。搜救、灾区勘探、摄影测量和测绘、精确农业、入侵检测或工业检查都是非常相关的应用，需要对大面积区域进行精确监控。由于无人机可以快速移动并从空中监视大面积区域，因此这种重复性和繁重的任务可以通过一个协调的团队而不是其他类型的平台或载人车辆以更高效和安全的方式执行。</p> <p>特别地，本文将无人机视为动态传感器，能够执行协调的运动计划，目标是不断收集和共享所考虑区域的数据。假设通信受限，协调运动计划必须至少考虑无人机之间的定期会议。这对于保持多无人机系统的连通性，保证多无人机系统的协调和数据共享具有重要意义。另一方面，不假设关于要检测的感兴趣事件的位置的信息。</p> <p>所解决的问题提出了几个具有挑战性的主题，在设计解决方案时必须考虑这些问题。首先，有必要确定在监测任务期间进行优化的标准。这与多无人机系统实施区域监视的协同策略密切相关。根据这种策略，可能需要一个路径规划算法，以便每一个无人机都能执行其分配的任务。此外，考虑到通信约束，多无人机系统必须以分布式方式收敛到所选择的通用策略。</p> <p>本文采用基于频率的方法，在有限的通信距离下，研究了多无人机区域监视任务的协同巡逻问题。其中重点研究了分布式区域划分问题。这项工作的主要贡献是开发了一个在线分布式算法来实现一个最优的区域划分策略。该方法从初始次优区域划分开始，使无人机在保持周期性通信的同时，收敛到一个共同的最优区域划分策略。分布式协调方法基于“协调变量”概念和严格的邻域关系来共享信息。</p> <p><strong>第3节 基于频率的多无人机区域监测</strong>，给定一个大小为<span class="katex"><span class="katex-mathml"><math><semantics><mrow><mi>A</mi></mrow><annotation encoding="application/x-tex">A</annotation></semantics></math></span><span aria-hidden="true" class="katex-html"><span class="strut" style="height:0.68333em;"></span><span class="strut bottom" style="height:0.68333em;vertical-align:0em;"></span><span class="base textstyle uncramped"><span class="mord mathit">A</span></span></span></span>的多边形<span class="katex"><span class="katex-mathml"><math><semantics><mrow><mi>S</mi></mrow><annotation encoding="application/x-tex">S</annotation></semantics></math></span><span aria-hidden="true" class="katex-html"><span class="strut" style="height:0.68333em;"></span><span class="strut bottom" style="height:0.68333em;vertical-align:0em;"></span><span class="base textstyle uncramped"><span class="mord mathit" style="margin-right:0.05764em;">S</span></span></span></span>所定义的大面积区域，由<span class="katex"><span class="katex-mathml"><math><semantics><mrow><mi>n</mi></mrow><annotation encoding="application/x-tex">n</annotation></semantics></math></span><span aria-hidden="true" class="katex-html"><span class="strut" style="height:0.43056em;"></span><span class="strut bottom" style="height:0.43056em;vertical-align:0em;"></span><span class="base textstyle uncramped"><span class="mord mathit">n</span></span></span></span>个无人机组成的小组<span class="katex"><span class="katex-mathml"><math><semantics><mrow><mi>Q</mi><mo>:</mo><mo>=</mo><mrow><msub><mi>Q</mi><mn>1</mn></msub><mo separator="true">,</mo><msub><mi>Q</mi><mn>2</mn></msub><mo separator="true">,</mo><mo>⋯</mo><mo separator="true">,</mo><msub><mi>Q</mi><mi>n</mi></msub></mrow></mrow><annotation encoding="application/x-tex">Q:={Q_1, Q_2, \cdots, Q_n}</annotation></semantics></math></span><span aria-hidden="true" class="katex-html"><span class="strut" style="height:0.68333em;"></span><span class="strut bottom" style="height:0.8777699999999999em;vertical-align:-0.19444em;"></span><span class="base textstyle uncramped"><span class="mord mathit">Q</span><span class="mrel">:</span><span class="mrel">=</span><span class="mord textstyle uncramped"><span class="mord"><span class="mord mathit">Q</span><span class="vlist"><span style="top:0.15em;margin-right:0.05em;margin-left:0em;"><span class="fontsize-ensurer reset-size5 size5"><span style="font-size:0em;">​</span></span><span class="reset-textstyle scriptstyle cramped"><span class="mord mathrm">1</span></span></span><span class="baseline-fix"><span class="fontsize-ensurer reset-size5 size5"><span style="font-size:0em;">​</span></span>​</span></span></span><span class="mpunct">,</span><span class="mord"><span class="mord mathit">Q</span><span class="vlist"><span style="top:0.15em;margin-right:0.05em;margin-left:0em;"><span class="fontsize-ensurer reset-size5 size5"><span style="font-size:0em;">​</span></span><span class="reset-textstyle scriptstyle cramped"><span class="mord mathrm">2</span></span></span><span class="baseline-fix"><span class="fontsize-ensurer reset-size5 size5"><span style="font-size:0em;">​</span></span>​</span></span></span><span class="mpunct">,</span><span class="minner">⋯</span><span class="mpunct">,</span><span class="mord"><span class="mord mathit">Q</span><span class="vlist"><span style="top:0.15em;margin-right:0.05em;margin-left:0em;"><span class="fontsize-ensurer reset-size5 size5"><span style="font-size:0em;">​</span></span><span class="reset-textstyle scriptstyle cramped"><span class="mord mathit">n</span></span></span><span class="baseline-fix"><span class="fontsize-ensurer reset-size5 size5"><span style="font-size:0em;">​</span></span>​</span></span></span></span></span></span></span>必须按照基于频率的方法对其进行监控，见图1，一个由6架无人机组成的小组，负责以合作的方式监视给定区域。</p> <p><img src="https://s1.ax1x.com/2020/08/31/dLcjzD.png" alt="一个由6架无人机组成的小组，负责以合作的方式监视给定区域"></p> <p>对于无人机，考虑以下假设：</p> <ul><li>无人机配备了适当的传感器来探测区域的边缘。</li> <li>考虑了通信限制。当且仅当一对无人机在其通信范围<span class="katex"><span class="katex-mathml"><math><semantics><mrow><mi>R</mi></mrow><annotation encoding="application/x-tex">R</annotation></semantics></math></span><span aria-hidden="true" class="katex-html"><span class="strut" style="height:0.68333em;"></span><span class="strut bottom" style="height:0.68333em;vertical-align:0em;"></span><span class="base textstyle uncramped"><span class="mord mathit" style="margin-right:0.00773em;">R</span></span></span></span>内时才可以通信，<span class="katex"><span class="katex-mathml"><math><semantics><mrow><mi>R</mi></mrow><annotation encoding="application/x-tex">R</annotation></semantics></math></span><span aria-hidden="true" class="katex-html"><span class="strut" style="height:0.68333em;"></span><span class="strut bottom" style="height:0.68333em;vertical-align:0em;"></span><span class="base textstyle uncramped"><span class="mord mathit" style="margin-right:0.00773em;">R</span></span></span></span>的范围比<span class="katex"><span class="katex-mathml"><math><semantics><mrow><mi>S</mi></mrow><annotation encoding="application/x-tex">S</annotation></semantics></math></span><span aria-hidden="true" class="katex-html"><span class="strut" style="height:0.68333em;"></span><span class="strut bottom" style="height:0.68333em;vertical-align:0em;"></span><span class="base textstyle uncramped"><span class="mord mathit" style="margin-right:0.05764em;">S</span></span></span></span>区域的要小，即：<span class="katex"><span class="katex-mathml"><math><semantics><mrow><mi>R</mi><mo>&lt;</mo><mo>&lt;</mo><mi>A</mi></mrow><annotation encoding="application/x-tex">R&lt;&lt;A</annotation></semantics></math></span><span aria-hidden="true" class="katex-html"><span class="strut" style="height:0.68333em;"></span><span class="strut bottom" style="height:0.72243em;vertical-align:-0.0391em;"></span><span class="base textstyle uncramped"><span class="mord mathit" style="margin-right:0.00773em;">R</span><span class="mrel">&lt;</span><span class="mrel">&lt;</span><span class="mord mathit">A</span></span></span></span>。</li> <li>对于每台无人机<span class="katex"><span class="katex-mathml"><math><semantics><mrow><msub><mi>Q</mi><mi>i</mi></msub></mrow><annotation encoding="application/x-tex">Q_i</annotation></semantics></math></span><span aria-hidden="true" class="katex-html"><span class="strut" style="height:0.68333em;"></span><span class="strut bottom" style="height:0.8777699999999999em;vertical-align:-0.19444em;"></span><span class="base textstyle uncramped"><span class="mord"><span class="mord mathit">Q</span><span class="vlist"><span style="top:0.15em;margin-right:0.05em;margin-left:0em;"><span class="fontsize-ensurer reset-size5 size5"><span style="font-size:0em;">​</span></span><span class="reset-textstyle scriptstyle cramped"><span class="mord mathit">i</span></span></span><span class="baseline-fix"><span class="fontsize-ensurer reset-size5 size5"><span style="font-size:0em;">​</span></span>​</span></span></span></span></span></span>，感知覆盖<span class="katex"><span class="katex-mathml"><math><semantics><mrow><msub><mi>a</mi><mi>i</mi></msub></mrow><annotation encoding="application/x-tex">a_i</annotation></semantics></math></span><span aria-hidden="true" class="katex-html"><span class="strut" style="height:0.43056em;"></span><span class="strut bottom" style="height:0.58056em;vertical-align:-0.15em;"></span><span class="base textstyle uncramped"><span class="mord"><span class="mord mathit">a</span><span class="vlist"><span style="top:0.15em;margin-right:0.05em;margin-left:0em;"><span class="fontsize-ensurer reset-size5 size5"><span style="font-size:0em;">​</span></span><span class="reset-textstyle scriptstyle cramped"><span class="mord mathit">i</span></span></span><span class="baseline-fix"><span class="fontsize-ensurer reset-size5 size5"><span style="font-size:0em;">​</span></span>​</span></span></span></span></span></span>被定义为它可以监测每个时间单位的区域大小，是解决问题很相关的参数。它集成了飞行速度、覆盖范围等其他参数。</li> <li>在任何时间<span class="katex"><span class="katex-mathml"><math><semantics><mrow><mi>t</mi></mrow><annotation encoding="application/x-tex">t</annotation></semantics></math></span><span aria-hidden="true" class="katex-html"><span class="strut" style="height:0.61508em;"></span><span class="strut bottom" style="height:0.61508em;vertical-align:0em;"></span><span class="base textstyle uncramped"><span class="mord mathit">t</span></span></span></span>分配给每个无人机<span class="katex"><span class="katex-mathml"><math><semantics><mrow><msub><mi>Q</mi><mi>i</mi></msub></mrow><annotation encoding="application/x-tex">Q_i</annotation></semantics></math></span><span aria-hidden="true" class="katex-html"><span class="strut" style="height:0.68333em;"></span><span class="strut bottom" style="height:0.8777699999999999em;vertical-align:-0.19444em;"></span><span class="base textstyle uncramped"><span class="mord"><span class="mord mathit">Q</span><span class="vlist"><span style="top:0.15em;margin-right:0.05em;margin-left:0em;"><span class="fontsize-ensurer reset-size5 size5"><span style="font-size:0em;">​</span></span><span class="reset-textstyle scriptstyle cramped"><span class="mord mathit">i</span></span></span><span class="baseline-fix"><span class="fontsize-ensurer reset-size5 size5"><span style="font-size:0em;">​</span></span>​</span></span></span></span></span></span>的子区域定义为<span class="katex"><span class="katex-mathml"><math><semantics><mrow><msub><mi>S</mi><mi>i</mi></msub><mo>(</mo><mi>t</mi><mo>)</mo></mrow><annotation encoding="application/x-tex">S_i(t)</annotation></semantics></math></span><span aria-hidden="true" class="katex-html"><span class="strut" style="height:0.75em;"></span><span class="strut bottom" style="height:1em;vertical-align:-0.25em;"></span><span class="base textstyle uncramped"><span class="mord"><span class="mord mathit" style="margin-right:0.05764em;">S</span><span class="vlist"><span style="top:0.15em;margin-right:0.05em;margin-left:-0.05764em;"><span class="fontsize-ensurer reset-size5 size5"><span style="font-size:0em;">​</span></span><span class="reset-textstyle scriptstyle cramped"><span class="mord mathit">i</span></span></span><span class="baseline-fix"><span class="fontsize-ensurer reset-size5 size5"><span style="font-size:0em;">​</span></span>​</span></span></span><span class="mopen">(</span><span class="mord mathit">t</span><span class="mclose">)</span></span></span></span>。初始区域划分，由<span class="katex"><span class="katex-mathml"><math><semantics><mrow><msub><mi>S</mi><mi>i</mi></msub><mo>(</mo><mn>0</mn><mo>)</mo></mrow><annotation encoding="application/x-tex">S_i(0)</annotation></semantics></math></span><span aria-hidden="true" class="katex-html"><span class="strut" style="height:0.75em;"></span><span class="strut bottom" style="height:1em;vertical-align:-0.25em;"></span><span class="base textstyle uncramped"><span class="mord"><span class="mord mathit" style="margin-right:0.05764em;">S</span><span class="vlist"><span style="top:0.15em;margin-right:0.05em;margin-left:-0.05764em;"><span class="fontsize-ensurer reset-size5 size5"><span style="font-size:0em;">​</span></span><span class="reset-textstyle scriptstyle cramped"><span class="mord mathit">i</span></span></span><span class="baseline-fix"><span class="fontsize-ensurer reset-size5 size5"><span style="font-size:0em;">​</span></span>​</span></span></span><span class="mopen">(</span><span class="mord mathrm">0</span><span class="mclose">)</span></span></span></span>定义，其中<span class="katex"><span class="katex-mathml"><math><semantics><mrow><mi>i</mi><mo>=</mo><mn>1</mn><mo separator="true">,</mo><mo>⋯</mo><mo separator="true">,</mo><mi>n</mi></mrow><annotation encoding="application/x-tex">i=1,\cdots, n</annotation></semantics></math></span><span aria-hidden="true" class="katex-html"><span class="strut" style="height:0.65952em;"></span><span class="strut bottom" style="height:0.85396em;vertical-align:-0.19444em;"></span><span class="base textstyle uncramped"><span class="mord mathit">i</span><span class="mrel">=</span><span class="mord mathrm">1</span><span class="mpunct">,</span><span class="minner">⋯</span><span class="mpunct">,</span><span class="mord mathit">n</span></span></span></span>、都包括在整个区域<span class="katex"><span class="katex-mathml"><math><semantics><mrow><mi>S</mi></mrow><annotation encoding="application/x-tex">S</annotation></semantics></math></span><span aria-hidden="true" class="katex-html"><span class="strut" style="height:0.68333em;"></span><span class="strut bottom" style="height:0.68333em;vertical-align:0em;"></span><span class="base textstyle uncramped"><span class="mord mathit" style="margin-right:0.05764em;">S</span></span></span></span>中。</li></ul> <p>为了使<span class="katex"><span class="katex-mathml"><math><semantics><mrow><mi>S</mi></mrow><annotation encoding="application/x-tex">S</annotation></semantics></math></span><span aria-hidden="true" class="katex-html"><span class="strut" style="height:0.68333em;"></span><span class="strut bottom" style="height:0.68333em;vertical-align:0em;"></span><span class="base textstyle uncramped"><span class="mord mathit" style="margin-right:0.05764em;">S</span></span></span></span>中任意位置的访问频率最大化（或连续访问间隔时间最小），提出了一种区域划分策略来组织<span class="katex"><span class="katex-mathml"><math><semantics><mrow><mi>n</mi></mrow><annotation encoding="application/x-tex">n</annotation></semantics></math></span><span aria-hidden="true" class="katex-html"><span class="strut" style="height:0.43056em;"></span><span class="strut bottom" style="height:0.43056em;vertical-align:0em;"></span><span class="base textstyle uncramped"><span class="mord mathit">n</span></span></span></span>个无人机。最优区域划分策略意味着每一个无人机都分配了一个不重叠的子区域<span class="katex"><span class="katex-mathml"><math><semantics><mrow><msubsup><mi>s</mi><mi>i</mi><mrow><mi mathvariant="normal">′</mi></mrow></msubsup></mrow><annotation encoding="application/x-tex">s_i'</annotation></semantics></math></span><span aria-hidden="true" class="katex-html"><span class="strut" style="height:0.751892em;"></span><span class="strut bottom" style="height:1.010556em;vertical-align:-0.258664em;"></span><span class="base textstyle uncramped"><span class="mord"><span class="mord mathit">s</span><span class="vlist"><span style="top:0.258664em;margin-left:0em;margin-right:0.05em;"><span class="fontsize-ensurer reset-size5 size5"><span style="font-size:0em;">​</span></span><span class="reset-textstyle scriptstyle cramped"><span class="mord mathit">i</span></span></span><span style="top:-0.363em;margin-right:0.05em;"><span class="fontsize-ensurer reset-size5 size5"><span style="font-size:0em;">​</span></span><span class="reset-textstyle scriptstyle uncramped"><span class="mord scriptstyle uncramped"><span class="mord mathrm">′</span></span></span></span><span class="baseline-fix"><span class="fontsize-ensurer reset-size5 size5"><span style="font-size:0em;">​</span></span>​</span></span></span></span></span></span>，其大小取决于它的感知覆盖范围，因此它们的联合是<span class="katex"><span class="katex-mathml"><math><semantics><mrow><mi>S</mi></mrow><annotation encoding="application/x-tex">S</annotation></semantics></math></span><span aria-hidden="true" class="katex-html"><span class="strut" style="height:0.68333em;"></span><span class="strut bottom" style="height:0.68333em;vertical-align:0em;"></span><span class="base textstyle uncramped"><span class="mord mathit" style="margin-right:0.05764em;">S</span></span></span></span>，见下图。</p> <p><img src="https://s1.ax1x.com/2020/08/31/dL2rEn.png" alt="dL2rEn.png"></p> <p>两个相同智能体之间的区域划分。黄色、蓝色和灰色分别表示分配给第一个无人机、第二个无人机和未分配的区域。左边的图像显示了一个次优划分方法，其中<span class="katex"><span class="katex-mathml"><math><semantics><mrow><msub><mi>S</mi><mn>1</mn></msub><mo>∪</mo><msub><mi>S</mi><mn>2</mn></msub><mo>≠</mo><mi>S</mi></mrow><annotation encoding="application/x-tex">S_1 \cup S_2 \ne S</annotation></semantics></math></span><span aria-hidden="true" class="katex-html"><span class="strut" style="height:0.716em;"></span><span class="strut bottom" style="height:0.9309999999999999em;vertical-align:-0.215em;"></span><span class="base textstyle uncramped"><span class="mord"><span class="mord mathit" style="margin-right:0.05764em;">S</span><span class="vlist"><span style="top:0.15em;margin-right:0.05em;margin-left:-0.05764em;"><span class="fontsize-ensurer reset-size5 size5"><span style="font-size:0em;">​</span></span><span class="reset-textstyle scriptstyle cramped"><span class="mord mathrm">1</span></span></span><span class="baseline-fix"><span class="fontsize-ensurer reset-size5 size5"><span style="font-size:0em;">​</span></span>​</span></span></span><span class="mbin">∪</span><span class="mord"><span class="mord mathit" style="margin-right:0.05764em;">S</span><span class="vlist"><span style="top:0.15em;margin-right:0.05em;margin-left:-0.05764em;"><span class="fontsize-ensurer reset-size5 size5"><span style="font-size:0em;">​</span></span><span class="reset-textstyle scriptstyle cramped"><span class="mord mathrm">2</span></span></span><span class="baseline-fix"><span class="fontsize-ensurer reset-size5 size5"><span style="font-size:0em;">​</span></span>​</span></span></span><span class="mrel">≠</span><span class="mord mathit" style="margin-right:0.05764em;">S</span></span></span></span>。中间的图像也是一个次优划分方法，因为<span class="katex"><span class="katex-mathml"><math><semantics><mrow><msub><mi>S</mi><mn>1</mn></msub><mo>∩</mo><msub><mi>S</mi><mn>2</mn></msub><mo>≠</mo><mi mathvariant="normal">∅</mi></mrow><annotation encoding="application/x-tex">S_1 \cap S_2 \ne \emptyset</annotation></semantics></math></span><span aria-hidden="true" class="katex-html"><span class="strut" style="height:0.75em;"></span><span class="strut bottom" style="height:0.965em;vertical-align:-0.215em;"></span><span class="base textstyle uncramped"><span class="mord"><span class="mord mathit" style="margin-right:0.05764em;">S</span><span class="vlist"><span style="top:0.15em;margin-right:0.05em;margin-left:-0.05764em;"><span class="fontsize-ensurer reset-size5 size5"><span style="font-size:0em;">​</span></span><span class="reset-textstyle scriptstyle cramped"><span class="mord mathrm">1</span></span></span><span class="baseline-fix"><span class="fontsize-ensurer reset-size5 size5"><span style="font-size:0em;">​</span></span>​</span></span></span><span class="mbin">∩</span><span class="mord"><span class="mord mathit" style="margin-right:0.05764em;">S</span><span class="vlist"><span style="top:0.15em;margin-right:0.05em;margin-left:-0.05764em;"><span class="fontsize-ensurer reset-size5 size5"><span style="font-size:0em;">​</span></span><span class="reset-textstyle scriptstyle cramped"><span class="mord mathrm">2</span></span></span><span class="baseline-fix"><span class="fontsize-ensurer reset-size5 size5"><span style="font-size:0em;">​</span></span>​</span></span></span><span class="mrel">≠</span><span class="mord mathrm">∅</span></span></span></span>。<br>
右边的图像显示了与等式（1）中所示条件相匹配的最佳区域划分。</p> <p>下图显示该区域分为6个不重叠的子区域，分配给不同的无人机。</p> <p><img src="https://s1.ax1x.com/2020/08/31/dLRP8f.png" alt="dLRP8f.png"></p> <p><strong>第4节 基于协调变量的分布式区域分配</strong>，通信约束是设计一种有效的多无人机分布式区域划分方法时需要考虑的关键因素。此外，无人机将需要共享有关监控场景的信息：无人机的能力、分配子区域的大小和形状、检测到的事件等，无人机之间的会议必须强制将多无人机系统构建为一个通信网格，其中每个无人机都有一个到四个邻居之间，以及一个预先确定的位置列表<span class="katex"><span class="katex-mathml"><math><semantics><mrow><msub><mi>M</mi><mi>i</mi></msub></mrow><annotation encoding="application/x-tex">M_i</annotation></semantics></math></span><span aria-hidden="true" class="katex-html"><span class="strut" style="height:0.68333em;"></span><span class="strut bottom" style="height:0.83333em;vertical-align:-0.15em;"></span><span class="base textstyle uncramped"><span class="mord"><span class="mord mathit" style="margin-right:0.10903em;">M</span><span class="vlist"><span style="top:0.15em;margin-right:0.05em;margin-left:-0.10903em;"><span class="fontsize-ensurer reset-size5 size5"><span style="font-size:0em;">​</span></span><span class="reset-textstyle scriptstyle cramped"><span class="mord mathit">i</span></span></span><span class="baseline-fix"><span class="fontsize-ensurer reset-size5 size5"><span style="font-size:0em;">​</span></span>​</span></span></span></span></span></span>来满足它们。</p> <p>下图展示了区域划分和分组取决于分配给无人机<span class="katex"><span class="katex-mathml"><math><semantics><mrow><msub><mi>Q</mi><mi>i</mi></msub></mrow><annotation encoding="application/x-tex">Q_i</annotation></semantics></math></span><span aria-hidden="true" class="katex-html"><span class="strut" style="height:0.68333em;"></span><span class="strut bottom" style="height:0.8777699999999999em;vertical-align:-0.19444em;"></span><span class="base textstyle uncramped"><span class="mord"><span class="mord mathit">Q</span><span class="vlist"><span style="top:0.15em;margin-right:0.05em;margin-left:0em;"><span class="fontsize-ensurer reset-size5 size5"><span style="font-size:0em;">​</span></span><span class="reset-textstyle scriptstyle cramped"><span class="mord mathit">i</span></span></span><span class="baseline-fix"><span class="fontsize-ensurer reset-size5 size5"><span style="font-size:0em;">​</span></span>​</span></span></span></span></span></span>的子区域，考虑<span class="katex"><span class="katex-mathml"><math><semantics><mrow><mn>4</mn><mo>×</mo><mn>5</mn></mrow><annotation encoding="application/x-tex">4 \times 5</annotation></semantics></math></span><span aria-hidden="true" class="katex-html"><span class="strut" style="height:0.64444em;"></span><span class="strut bottom" style="height:0.72777em;vertical-align:-0.08333em;"></span><span class="base textstyle uncramped"><span class="mord mathrm">4</span><span class="mbin">×</span><span class="mord mathrm">5</span></span></span></span>网格配置。</p> <p><img src="https://s1.ax1x.com/2020/08/31/dLR8r4.png" alt="dLR8r4.png"></p> <p>每个无人机<span class="katex"><span class="katex-mathml"><math><semantics><mrow><msub><mi>Q</mi><mi>i</mi></msub></mrow><annotation encoding="application/x-tex">Q_i</annotation></semantics></math></span><span aria-hidden="true" class="katex-html"><span class="strut" style="height:0.68333em;"></span><span class="strut bottom" style="height:0.8777699999999999em;vertical-align:-0.19444em;"></span><span class="base textstyle uncramped"><span class="mord"><span class="mord mathit">Q</span><span class="vlist"><span style="top:0.15em;margin-right:0.05em;margin-left:0em;"><span class="fontsize-ensurer reset-size5 size5"><span style="font-size:0em;">​</span></span><span class="reset-textstyle scriptstyle cramped"><span class="mord mathit">i</span></span></span><span class="baseline-fix"><span class="fontsize-ensurer reset-size5 size5"><span style="font-size:0em;">​</span></span>​</span></span></span></span></span></span>知道其覆盖速度<span class="katex"><span class="katex-mathml"><math><semantics><mrow><msub><mi>a</mi><mi>i</mi></msub></mrow><annotation encoding="application/x-tex">a_i</annotation></semantics></math></span><span aria-hidden="true" class="katex-html"><span class="strut" style="height:0.43056em;"></span><span class="strut bottom" style="height:0.58056em;vertical-align:-0.15em;"></span><span class="base textstyle uncramped"><span class="mord"><span class="mord mathit">a</span><span class="vlist"><span style="top:0.15em;margin-right:0.05em;margin-left:0em;"><span class="fontsize-ensurer reset-size5 size5"><span style="font-size:0em;">​</span></span><span class="reset-textstyle scriptstyle cramped"><span class="mord mathit">i</span></span></span><span class="baseline-fix"><span class="fontsize-ensurer reset-size5 size5"><span style="font-size:0em;">​</span></span>​</span></span></span></span></span></span>、初始分配的子区域<span class="katex"><span class="katex-mathml"><math><semantics><mrow><msub><mi>S</mi><mi>i</mi></msub></mrow><annotation encoding="application/x-tex">S_i</annotation></semantics></math></span><span aria-hidden="true" class="katex-html"><span class="strut" style="height:0.68333em;"></span><span class="strut bottom" style="height:0.83333em;vertical-align:-0.15em;"></span><span class="base textstyle uncramped"><span class="mord"><span class="mord mathit" style="margin-right:0.05764em;">S</span><span class="vlist"><span style="top:0.15em;margin-right:0.05em;margin-left:-0.05764em;"><span class="fontsize-ensurer reset-size5 size5"><span style="font-size:0em;">​</span></span><span class="reset-textstyle scriptstyle cramped"><span class="mord mathit">i</span></span></span><span class="baseline-fix"><span class="fontsize-ensurer reset-size5 size5"><span style="font-size:0em;">​</span></span>​</span></span></span></span></span></span>，并将其其余中间变量初始化为<span class="katex"><span class="katex-mathml"><math><semantics><mrow><mn>0</mn></mrow><annotation encoding="application/x-tex">0</annotation></semantics></math></span><span aria-hidden="true" class="katex-html"><span class="strut" style="height:0.64444em;"></span><span class="strut bottom" style="height:0.64444em;vertical-align:0em;"></span><span class="base textstyle uncramped"><span class="mord mathrm">0</span></span></span></span>（覆盖速度）或<span class="katex"><span class="katex-mathml"><math><semantics><mrow><mi mathvariant="normal">∅</mi></mrow><annotation encoding="application/x-tex">\emptyset</annotation></semantics></math></span><span aria-hidden="true" class="katex-html"><span class="strut" style="height:0.75em;"></span><span class="strut bottom" style="height:0.80556em;vertical-align:-0.05556em;"></span><span class="base textstyle uncramped"><span class="mord mathrm">∅</span></span></span></span>（区域）。然后，基于Acevedo等人提出的路径规划方法，每个无人机生成一条闭合路径来巡逻其指定区域<span class="katex"><span class="katex-mathml"><math><semantics><mrow><msub><mi>S</mi><mi>i</mi></msub></mrow><annotation encoding="application/x-tex">S_i</annotation></semantics></math></span><span aria-hidden="true" class="katex-html"><span class="strut" style="height:0.68333em;"></span><span class="strut bottom" style="height:0.83333em;vertical-align:-0.15em;"></span><span class="base textstyle uncramped"><span class="mord"><span class="mord mathit" style="margin-right:0.05764em;">S</span><span class="vlist"><span style="top:0.15em;margin-right:0.05em;margin-left:-0.05764em;"><span class="fontsize-ensurer reset-size5 size5"><span style="font-size:0em;">​</span></span><span class="reset-textstyle scriptstyle cramped"><span class="mord mathit">i</span></span></span><span class="baseline-fix"><span class="fontsize-ensurer reset-size5 size5"><span style="font-size:0em;">​</span></span>​</span></span></span></span></span></span>。该路径访问位置<span class="katex"><span class="katex-mathml"><math><semantics><mrow><msub><mi>M</mi><mi>i</mi></msub></mrow><annotation encoding="application/x-tex">M_i</annotation></semantics></math></span><span aria-hidden="true" class="katex-html"><span class="strut" style="height:0.68333em;"></span><span class="strut bottom" style="height:0.83333em;vertical-align:-0.15em;"></span><span class="base textstyle uncramped"><span class="mord"><span class="mord mathit" style="margin-right:0.10903em;">M</span><span class="vlist"><span style="top:0.15em;margin-right:0.05em;margin-left:-0.10903em;"><span class="fontsize-ensurer reset-size5 size5"><span style="font-size:0em;">​</span></span><span class="reset-textstyle scriptstyle cramped"><span class="mord mathit">i</span></span></span><span class="baseline-fix"><span class="fontsize-ensurer reset-size5 size5"><span style="font-size:0em;">​</span></span>​</span></span></span></span></span></span>的列表，使得每对连续位置之间的长度始终相同。生成的路径可以实现相邻无人机之间的周期性通信，因为所有的无人机在两个连续的会客地点之间的旅行时间是相同的。其目标是使整个多无人机系统同步，同时使频率准则最大化。请注意，相邻的无人机必须沿着相反方向的路径来实现它们之间的同步，见下图。</p> <p>下图是一种执行区域划分策略的同步多无人机系统，其中相邻的无人机以相反的方向巡逻其闭合路径。每一个无人机定期与它的每一个邻居见面。</p> <p><img src="https://s1.ax1x.com/2020/08/31/dLRoLQ.png" alt="dLRoLQ.png"></p> <p><strong>第5节 验证结果</strong>，通过100多个MATLAB仿真，验证了该方法的有效性，并根据无人机的数量和网格结构分析了收敛时间。</p> <p><strong>结论</strong>：本文提出了一种基于区域约束的无人机协同区域协调算法。该系统基于协调变量和预定义的分区协议，以确保一致的区域分配。这往往是一个基于频率的方法的最佳解决方案。研究的问题以前已经被使用不同的算法来解决，这些算法提供了有效的、动态的和可扩展的解决方案，但是由于它们的收敛时间和内存存储需求的不同而有不同的缺点。例如，块共享策略可以获得较低的收敛时间，但假设块大小较大，这需要存储块中包含的每个UAV的单个数据。</p> <p>该算法将已有的路径划分方法推广到区域划分问题。它具有其他分布式区域划分算法的优点，具有更快的收敛速度、较低的内存存储需求和便于生成高效覆盖路径的区域划分。收敛时间与无人机的数量成线性关系，但考虑到它们是如何组织的，即，如果它们被组织成二维网格来共享信息，则收敛时间将取决于该网格的列和行的总和。提出并比较其他方法的验证结果。</p> <p>未来的发展将包括非确定性合作策略，以调查安全应用领域，因为提出的确定性策略如果被智能入侵者学习，可能会变得效率低下。另一方面，该系统假设覆盖路径长度与区域形状呈线性关系，但这种情况需要深入分析。因此，将研究最大化监控区域的在线覆盖路径规划算法。本研究应考虑系统的周期连通性。最后，在动态网格环境下，无人机的尺寸甚至相对位置都会发生变化，从而得到一个更加健壮和容错的系统。</p> <h2 id="_2019-不确定飞行时间下无人机飞行的实时重路由方法"><a href="#_2019-不确定飞行时间下无人机飞行的实时重路由方法" class="header-anchor">#</a> [2019] 不确定飞行时间下无人机飞行的实时重路由方法</h2> <p>8月31日阅，论文名称： A Real-Time Rerouting Method for Drone Flights Under Uncertain Flight Time，《Journal of Intelligent &amp; Robotic Systems》，作者来自<em>休斯顿大学</em>，<a href="https://wws.lanzous.com/iVe0gg9v1zc" target="_blank" rel="noopener noreferrer">论文查看<span><svg xmlns="http://www.w3.org/2000/svg" aria-hidden="true" focusable="false" x="0px" y="0px" viewBox="0 0 100 100" width="15" height="15" class="icon outbound"><path fill="currentColor" d="M18.8,85.1h56l0,0c2.2,0,4-1.8,4-4v-32h-8v28h-48v-48h28v-8h-32l0,0c-2.2,0-4,1.8-4,4v56C14.8,83.3,16.6,85.1,18.8,85.1z"></path> <polygon fill="currentColor" points="45.7,48.7 51.3,54.3 77.2,28.5 77.2,37.2 85.2,37.2 85.2,14.9 62.8,14.9 62.8,22.9 71.5,22.9"></polygon></svg> <span class="sr-only">(opens new window)</span></span></a>。</p> <blockquote><p><strong>摘要</strong>：本文提出了一种不确定飞行时间下无人机飞行实时重定航线的方法。无人机实时剩余的电池运行时间可能不足以完成飞行任务。这可能是由于外部因素造成的，例如意外的恶劣天气或进入无人机飞行路径的障碍物。在此类意外情况下，无人机无法按计划安全返回其仓库。为了确保无人机安全返回，确保飞行任务成功，必须对无人机的飞行路径进行实时改道处理，以应对不可预见的情况。因此，本文提出了一个由两个优化模型组成的实时重路由过程，该模型为剩余电池运行时间不足的无人机生成一个最优的替代飞行路径。第一个模型用来寻找一个最优的飞行路径来访问所有剩余的目标航路点。当第一个模型不能得到可行解时，第二个模型被用来寻找一个最优的飞行路径，以使未到访的航路点数目最少。为了将总飞行（旅行）时间限制在电池不足的运行时间内，两个模型都包含了与航路点之间不确定飞行（旅行）时间相关的约束。为了捕捉这种不确定性，本文在已知均值、方差和飞行时间间隔的假设下，提出了一种机会约束规划（CCP）方法。数值算例表明了所提出的重路由过程是如何工作的，与确定性方法相比，CCP方法得到了更保守的解。</p></blockquote> <p>关键词：<em>Chance constrained programming</em>（机会约束规划）; <em>Drone</em>（无人机）; <em>Rerouting</em>（改道）; <em>Uncertain flight time</em>（飞行时间不确定）</p> <p><strong>第1节 引言</strong>，无人机作为医疗服务、边境巡逻、资产监控、救灾和目标跟踪等应用的潜在解决方案，正受到越来越多的关注。图1显示了无人机使用的两个类别。其中包括交付和监测（遥感）。</p> <p><img src="https://s1.ax1x.com/2020/09/02/dzlHFH.png" alt="无人机飞行的目的"></p> <p>在运送的情况下，无人机可以在最大装载量（有效载荷能力）内装载所需物品，并将其运送到服务区，而不考虑道路状况。许多研究正在进行中，以向使用无人机而不是（或与地面车辆结合）的客户提供紧急物品，如除颤器和/或简单的商业物品。</p> <p>另一个目的是监测目标或情况（遥感），其中摄像机和遥感设备配备无人机。无人机可以在危险区域或恶劣环境中执行各种任务，而不是人或载人车辆。例如，火山活动、森林火灾和北极生态系统可以被无人机监测和跟踪。</p> <p>出于这些目的，大多数无人机的飞行路线都是在起飞前计划好的。在安排飞行路径时，决定飞行持续时间（最大可能飞行时间）的关键因素之一是无人机的电池运行时间。根据航路点之间的电池运行时间和飞行距离（时间）可以设计出一条可行的飞行路径，保证无人机安全返回和完成指定的飞行任务。然而，如果无人机消耗的电池电量超过计划，计划的可行飞行路线可能不再有效。这种意外和不希望发生的情况可能是由于意外的恶劣环境条件，例如强风或进入飞行路径的障碍物。这种干扰会导致电池电量消耗过大。因此，某个航路点的剩余电池运行时间可能低于飞行任务的计划运行时间。因此，必须改变计划的飞行路线，以确保无人机的安全返回，并尽量减少无人驾驶的飞行航路点（未满足的需求）。</p> <p>对于实时改道，获得可行的替代飞行路径有三个要求：1）无人机飞行状态的遥测数据；2）多无人机飞行的改道过程；3）反映真实飞行环境的飞行（旅行）时间。第一个要求可以通过使用现有的无人机监控技术来满足。各种商用无人机飞行控制程序已经开发出来，提供无人机的实时状态，包括剩余电池运行时间、飞行高度、飞行距离和无线电传输/接收状态。因此，利用现有技术，可以实时获得无人机的遥测数据。</p> <p>第二个要求与自主飞行控制系统有关。传统上，至少需要两名地勤人员（飞行员和有效载荷操作员）来实时操作和控制无人机。在多架无人机需要备用路径的情况下，很难为每个无人机提供由地勤人员手动操作的替代路径。自主飞行控制方法用于最小化多无人机飞行和改道时间的地勤人员的工作量。</p> <p>第三个要求是描述影响航路点之间飞行时间的真实飞行环境。这可以通过在飞行路径优化模型中考虑环境条件，如风、雨、气温和有效载荷量来实现。然而，由于任何不可预见的天气模式，实际飞行（旅行）时间可能不同于理论（估计）飞行时间。实际飞行时间可能超出预测值或范围。因此，需要考虑飞行时间的波动，以确保在实时改道中有一条可行的替代路径。忽略波动（不确定性）可能导致无法将无人机带回仓库和/或满足需求。</p></div> <footer class="page-edit"><!----> <div class="last-updated"><span class="prefix">更新于:</span> <span class="time">8/29/2021, 1:20:14 AM</span></div></footer> <div class="page-nav"><p class="inner"><span class="prev">
      ←
      <a href="/paper/cover.html" class="prev">
        覆盖问题
      </a></span> <span class="next"><a href="/paper/daily.html">
        每天一篇SCI论文
      </a>
      →
    </span></p></div> </main></div><div class="global-ui"><!----></div></div>
    <script src="/assets/js/app.9e067b79.js" defer></script><script src="/assets/js/2.983eb755.js" defer></script><script src="/assets/js/46.883caa71.js" defer></script>
  </body>
</html>
